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J-GLOBAL ID：201702240240185965   整理番号：17A1037507

航空機搭載レーダSTAPの構造化共分散行列のKronecker積PCA(主成分分析)【Powered by NICT】

Kronecker Product PCA for structured covariance matrix of airborne radar STAP

著者 (4件)： Sun Guohao (University of Electronic Science and Technology of China, School of Electronic Engineering, Chengdu City, China) ,  He Zishu (University of Electronic Science and Technology of China, School of Electronic Engineering, Chengdu City, China) ,  Jia Fengde (University of Electronic Science and Technology of China, School of Electronic Engineering, Chengdu City, China) ,  Li Ruiyang (University of Electronic Science and Technology of China, School of Electronic Engineering, Chengdu City, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RadarConf17  ページ： 1015-1019  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本報は航空機搭載レーダシステムのための空間-時間適応処理(STAP)における構造化されたクラッタプラス雑音共分散行列(CNCM)の推定を考察した。特に,CNCMは二低次元時間的および空間的共分散行列を含むKronecker積の和としてモデル化された置換対称(persymmetric)構造であった。,Kronecker積主成分分析(KronPCA)ベースアルゴリズムを用い,高次元と置換対称(persymmetric)CNCMの新しい推定量を提案した。さらに,提案した方法はCNCMのスパース因子を調べ,低品位置換対称(persymmetric)共分散行列を回復する。解析段階では,シミュレーションにより提案したアルゴリズムの性能を評価した。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： モデリング ,  *構造形成 ,  透視図法 ,  *航空機 ,  対称性 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  *搭載レーダ ,  高次元 ,  *主成分分析 ,  推定量
準シソーラス用語： 低次元 ,  *航空機搭載 ,  *共分散行列 ,  *STAP , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 航空機搭載 ,  レーダ ,  STAP ,  構造化 ,  共分散行列 ,  積 ,  PCA ,  主成分分析