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J-GLOBAL ID：201702232923620941   整理番号：17A1598387

原子ノルム最小化に基づく高分解能距離像散乱中心推定【JST・京大機械翻訳】

Scattering Center Estimation of HRRP via Atomic Norm Minimization

著者 (5件)： Wang Yu (北京理工大学信息与電子学院,北京,100081) ,  Jiang Yuan (北京理工大学信息与電子学院,北京,100081) ,  Wang Yanhua (北京理工大学信息与電子学院,北京,100081) ,  Li Yang (北京理工大学信息与電子学院,北京,100081) ,  Long Teng (北京理工大学信息与電子学院,北京,100081)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 33  号： 4  ページ： 511-515  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： レーダの高分解能距離画像(HRRP)は,目標の散乱中心が視線方向に分布する構造特性を示し,レーダ自動ターゲット認識の分野で重要な応用価値を持つことが示されている。本論文では,原子ノルム最小化に基づくHRRP散乱中心推定法を提案し,原子ノルムの信号モデルに従ってHRRPをモデル化し,散乱中心の推定問題を原子ノルム最小化問題に変換した。散乱中心の位置と強度を連続的位置空間で直接計算し,散乱中心の位置を離散化する必要がなく,不整合問題を効果的に避けることができた。同時に、この方法は散乱中心の数を知る必要がなく、しかもノイズに対して比較的にロバストである。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  最小化問題 ,  レーダ ,  ロバスト性 ,  *ノルム ,  距離画像 ,  シミュレーション ,  *高分解能 ,  不整合 ,  モデリング
準シソーラス用語： 離散化 ,  信号モデル ,  推定法 ,  自動ターゲット認識 ,  *散乱中心 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： high range resolution profile ,  scattering centers ,  atomic norm minimization

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 原子 ,  ノルム ,  最小化 ,  高分解能 ,  散乱中心 ,  推定