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J-GLOBAL ID：201702276635763180   整理番号：17A1592163

特異値分解に基づくウインドファームにおけるクラッタの微動特性の抽出【JST・京大機械翻訳】

Micro-motion features extraction of wind farm echoes based on singular value decomposition

著者 (4件)： He Weikun (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室 天津 300300) ,  Guo Shuangshuang (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室 天津 300300) ,  Wang Xiaoliang (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室 天津 300300) ,  Wu Renbiao (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室 天津 300300)
資料名： Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao  (Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao)
巻： 31  号： 4  ページ： 588-595  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2677A  ISSN： 1000-7105  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： 特別な大規模建築物として,風電場は,航空機ターゲットの正確な検出に影響を及ぼすことができる。同時に,ウインドファームは通常,ある大面積に分布しているので,風タービンの間には多経路伝送特性があり,それによって,航空機のターゲットの位置決めと速度測定に影響を及ぼす。従って,ウインドファームクラッタの微動特性を分析することは,ウインドファームのクラッタ信号の検出と同定に役立ち,レーダ検出の正確さを向上させることができる。航空機監視レーダの風電場のエコー信号モデルに基づき,特異値分解技術を用いて,ウインドファームのエコー信号の微動特性を解析し,対応する特徴量を構築して,微動特性の抽出を実現した。同時に、航空機の目標の存在の背景で、ウインドファームのエコーの微動特徴を抽出し、航空機の目標のドップラー特徴と比較分析を行い、シミュレーション結果により、提案方法の有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラッタ ,  レーダ ,  航空機 ,  シミュレーション ,  *特異値分解 ,  速度測定 ,  風 ,  タービン ,  *ウインドファーム ,  電場 ,  伝送特性
準シソーラス用語： 特徴量 ,  信号モデル ,  レーダ検出 ,  多経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wind farm ,  multi-path scattering ,  singular value decomposition ,  micro-motion ,  feature extraction

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特異値分解 ,  ウインドファーム ,  クラッタ ,  動特性