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J-GLOBAL ID：201702219492336135   整理番号：17A1392337

分散複数レーダアーキテクチャにおける欺まんパラメータ推定と識別【Powered by NICT】

Deception Parameter Estimation and Discrimination in Distributed Multiple-Radar Architectures

著者 (2件)： Zhao Shanshan (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Liu Ziwei (28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Nanjing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 19  ページ： 6322-6330  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散複数レーダアーキテクチャにおける目標位置決めと欺瞞ジャミングにより生成された誤目標を識別する共同の問題を考察した。統一パラメータ推定モデルは,目標位置と詐欺範囲として過小評価パラメータを持つ実際のターゲットと誤目標の両方について開発した。実ターゲットに対して,推定位置でその物理的位置および詐欺範囲は零が,偽目標のために,推定位置は妨害位置に対応し,詐欺範囲は非ゼロである。欺瞞範囲は目標識別における直接統計量として役立つ。Cramer-Rao下限(CRLB)を推定精度を評価するために導出し,ほとんどのケースで緊密な限界を提供することを示した。欺瞞範囲とそのCRLBの推定では,Neyman-Pearsonの意味で最適な識別アルゴリズムを設計した。シミュレーションは一般化モデルの下での推定精度を評価し,識別アルゴリズムの実現可能性を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 位置決め ,  アルゴリズム ,  物体認識 ,  *パラメータ推定 ,  統計量
準シソーラス用語： 推定精度 ,  過小評価 ,  詐欺 ,  目標位置 ,  ジャミング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダ ,  アーキテクチャ ,  欺まん ,  パラメータ推定 ,  識別