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J-GLOBAL ID：201702262558267743   整理番号：17A1657742

弾道システムのターゲット分離と認識のための逆システムのシミュレーションを行った。【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Ballistic Target Group Separation and Identification in Anti-Missile System

著者 (2件)： Tu Shijie (西北工業大学,陜西西安710068;空軍工程大学,陜西西安710051) ,  Chen Hang (西北工業大学,陜西西安,710068)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 4  ページ： 61-65  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 多くのターゲットは,中間レーダにおける偽ターゲットの数が非常に多く,同一のレーダビームに位置することができないため,識別と識別ができない。上記の問題に対して、まず独立成分分析アルゴリズムを用いて、弾道群の目標混合波のブラインドソース分離を行い、分離前後の各目標のエコーからいくつかの物理的意義が明確で、抽出困難度が低く、分類可能性が強い特徴を抽出し、ファジィサポートベクトルマシンの訓練とテストサンプルベクトルを構成した。次に,改良ファジィメンバシップ関数と訓練サンプルの単純化アルゴリズムに基づいて,一組のマルチファジィサポートベクトルマシン分類法を用いて,弾道ターゲットの真の偽決定を行った。シミュレーション結果により、独立成分分析とファジィサポートベクトルマシンを組み合わせることにより、逆導通群の目標混合波の分離問題を解決することができ、同時に高い認識率で実際の弾頭の有効な識別を実現できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  簡素化 ,  独立成分分析 ,  メンバシップ関数 ,  アルゴリズム ,  レーダ ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 認識率 ,  分類法 ,  ブラインドソース分離 ,  *逆システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Separation and identification of ballistic target group ,  ICA ,  Feature extraction ,  FSVM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 弾道 ,  ターゲット ,  シミュレーション