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J-GLOBAL ID：201702227548100989   整理番号：17A1589288

モード関数の特性スペクトルに基づく海洋小ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Small target detection in sea clutter based on characteristic spectrum of intrinsic mode functions

著者 (4件)： Chen Zezong (武漢大学電子信息学院,湖北武漢430072;武漢大学地球空間信息技術協同創新中心,湖北武漢430079) ,  Yang Gan (武漢大学電子信息学院,湖北武漢,430072) ,  Zhao Chen (武漢大学電子信息学院,湖北武漢,430072) ,  He Chao (武漢大学電子信息学院,湖北武漢,430072)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 43  号： 5  ページ： 114-118  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 経験的モード分解アルゴリズムは,海面クラッタ抑制とターゲット検出における潜在的応用を持つが,モード関数の自動スクリーニングと識別は,アルゴリズムの重要な問題である。モード関数高調波モデルを解析することにより,信号の特徴スペクトルを抽出し,検出量を選択し,ターゲットを自動的に検出した。最初に,レーダエコーに対して複数の経験的モード分解を行った。次に,得られた各々の内部成分の特徴スペクトルを抽出し,特性スペクトルの分布に従って散布特性を得た。最後に,散乱特性に基づいて,各々の内部モード関数の間の分布差異に基づいて,ターゲット検出を達成した。マイクロ波Dopplerレーダのデータ処理の結果は,ターゲット検出結果が実際の状況と一致し,検出確率が従来の検出アルゴリズムよりも高いことを示し,レーダの海洋ターゲット検出のための新しい方式を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スクリーニング ,  マイクロ波 ,  アルゴリズム ,  高調波 ,  *スペクトル ,  Dopplerレーダ ,  レーダ ,  *海洋 ,  データ処理 ,  海面クラッタ
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  検出確率 ,  レーダエコー ,  経験的モード分解 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： microwave Doppler radar ,  target detection ,  empirical mode decomposition ,  characteristic spectrum ,  sea clutter

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 関数 ,  スペクトル ,  海洋 ,  ターゲット検出