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J-GLOBAL ID：201702280411348789   整理番号：17A1640710

G0分布クラッタ中のレーダ検出のためのTrack Before Detect戦略【Powered by NICT】

Track-Before-Detect Strategies for Radar Detection in G0-Distributed Clutter

著者 (5件)： Yi Wei (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Jiang Haichao (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Kirubarajan Thia (McMaster University, Hamilton, ON, Canada) ,  Kong Lingjiang (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Xiaobo (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 53  号： 5  ページ： 2516-2533  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,レーダシステムのための動的計画法に基づく検出前追跡(DP TBD)を介して標的検出を考察した。クラッタをモデル化usingenlr G0分布,通常すれすれ入射角で作動する高分解能レーダから受けたクラッタとレーダをモデル化するために利用されている。二標的モデル,すなわち,Swerling0と1モデル,時間上のレーダ断面積変化を捉えると考えられている。振幅を統合するDP-TBD技術は標的異常値の高い可能性のため,本例で顕著な性能損失に悩まされている。本論文では,対数尤度比(LLR)はDP-TBDの統合プロセスで使用される,振幅の代わりをして,レーダ検出性能を向上させることである。上記目標モデルのためのLLRの式を初めて導出した。しかしどちらのアルゴリズムも,閉形式解を持っている。LLRを評価の複雑さを低減するために,効率的で正確な近似法を提案した。近似LLRはDP-TBDの統合プロセスで使用した。シミュレーションは,近似法の効率と同様に異なるDP-TBD戦略の性能を調べた。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： *レーダ ,  すれすれ入射 ,  アルゴリズム ,  動的計画法 ,  近似法 ,  レーダ断面積 ,  高分解能 ,  *クラッタ ,  異常値 ,  モデリング
準シソーラス用語： 閉形式解 ,  対数尤度比 ,  ターゲット検出 ,  レーダ探知機 ,  *レーダ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分布 ,  クラッタ ,  レーダ検出 ,  戦略