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J-GLOBAL ID：201702258217937179   整理番号：17A1854192

l0ノルムに基づく整合場源位置決め方法【JST・京大機械翻訳】

A matched field source localization method based on sparse structure

著者 (3件)： Wang Biao (江蘇科技大学電子信息学院,鎮江,212003;中国船舶工業系統工程研究院水声対抗技術重点実験室,北京,100036) ,  Jiang Yali (江蘇科技大学電子信息学院,鎮江,212003) ,  Dai Yuewei (江蘇科技大学電子信息学院,鎮江,212003)
資料名： Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue  (Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue)
巻： 53  号： 4  ページ： 675-680  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2593A  ISSN： 0469-5097  CODEN： NCHPAZ  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： 従来の整合場処理法には,低い分解能,低いノイズ抵抗,低いスナップショットなどの問題がある。近年、マッチング場の空間スパース性を利用して、源定位を物理空間のスパース再構成の位置決め方法に変換し、高精度の整合場定位を実現できる。通常,これらの問題を解くとき,l0ノルムをl1ノルムに変換する。この方法は従来のNP-hard問題を解くことができるが、最適解において一定の優位性があるが、直接にl0ノルムによって解かれた方法と比べ、空間スパース特性をうまく記述できないため、音場冗長辞書のスパース特徴を十分に表現することができない。そのため、従来の圧縮センシングアルゴリズムと比較して、整合場の空間スパース特性を分析することにより、平滑化l0ノルム再構成アルゴリズムを学習した上で、平滑l0ノルムに基づくマッチング場源定位方法を提案した。水中ターゲット位置決めのスパース数学モデルの解析に基づいて,数学モデルの最適解を得て,高精度整合場の位置決めを保証する一方で,計算時間を減らし,整合場の位置決め効率を改善した....................................の計算時間を減少させること.を示していることを示している.Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位置決め ,  アルゴリズム ,  CPU時間 ,  平滑化 ,  分解能 ,  マッチング ,  透視図法 ,  再構成 ,  数学モデル ,  *ノルム ,  定位
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  最適解 ,  高精度 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Matched Field Processing ,  uniform linear array ,  space sparsity ,  smooth l0 norm

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： ノルム ,  整合