文献

J-GLOBAL ID：201702267162289545   整理番号：17A1525601

不均一雑音環境におけるスライディングウィンドウ定誤警報検出器【JST・京大機械翻訳】

Sliding Window CFAR Detector in Non-homogenous Environments

著者 (5件)： Liu Guiru (安徽工程大学 計算机与信息学院,安徽 蕪湖,241000) ,  Wang Lulin (奇瑞汽車股fen有限公司 前瞻技術研究院,安徽 蕪湖,241006) ,  Wang Jun (安徽工程大学 計算机与信息学院,安徽 蕪湖,241000) ,  Qiang Jun (安徽工程大学 計算机与信息学院,安徽 蕪湖,241000) ,  Zou Shan (安徽工程大学 計算机与信息学院,安徽 蕪湖,241000)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 39  号： 3  ページ： 237-242  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2520A  ISSN： 1001-8891  CODEN： HOJIEC  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： 従来のターゲット検出アルゴリズムの不均一雑音環境における検出性能の深刻な低下を解決するために,本論文は,最初の自由参照窓としてN-1参照ユニットを用いて,N-スライディングウィンドウを得るために,最初の自由参照ウィンドウとしてN-1参照ユニットを取り上げた。.. ...................................を得ているN-スライダを得る.スライディングウィンドウ雑音パワーの平均値と検出された参照ユニットの電力値の比較結果により、対応するスライディングウィンドウのノイズパワー平均値集合を選び、パラメータTを比較して閾値閾値Sを得て、検出されたユニットのパワーとSを比較することによって、有効な目標であるかどうかを確定した。他のアルゴリズムとの比較により,提案したアルゴリズムが最適検出性能を有し,検出率が98.93%,誤検出率が2.28%であり,試験結果により,警報率が98.10%より高く,警報率が2.80%以下であることを示した。実験結果は,このアルゴリズムが不均一雑音環境におけるターゲット検出確率を改善し,良好な検出性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *警報 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  電力 ,  *検出器
準シソーラス用語： ターゲット検出 ,  誤検出率 ,  検出率 ,  検出能 ,  検出アルゴリズム ,  *誤警報 ,  *スライディングウィンドウ ,  *雑音環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： signal processing ,  sliding window CFAR ,  target detection

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不均一 ,  雑音環境 ,  スライディングウィンドウ ,  誤警報 ,  検出器