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J-GLOBAL ID：201702289619895135   整理番号：17A0381258

エントロピーに基づく水中音響信号の検出【Powered by NICT】

Entropy based underwater acoustic signal detection

著者 (2件)： Yaan Li (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China) ,  Zhe Chen (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IBCAST  ページ： 656-660  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 強い複雑な周囲雑音に埋もれた弱い目標信号を探知することが水中音響信号検出は水中音響信号処理における困難な点である。検出性能を向上させる鍵は,可能な限りターゲットの特徴を抽出することである。水中目標信号検出能力を改善するために,マルチスケール順列エントロピー(MPE)は,低い信号対雑音比(SNR)条件における水中ターゲットを検出するために提案した。短時間Fourier変換(STFT),Fourier変換理論に基づくターゲットのエネルギー特徴を抽出するとして知られている最も頻繁に使用される従来の信号処理技術と比較して,MPEは試料間の相関を強調するよりもむしろ標的信号の振幅に依存する。,雑音により妨害されることは容易ではない,低SNR条件でより良い性能を示した。本論文では,周囲雑音と異なる船舶信号を含む測定した水中音響信号はMPEにより徹底的に解析した。結果は,検出性能は,STFTと比較してMPEによる1~2dB改善されることを示した。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： Fourier変換 ,  *エントロピー ,  信号処理 ,  SN比 ,  *水中音響 ,  雑音 ,  船舶 ,  順列
準シソーラス用語： 低SN比 ,  STFT【変換】 ,  マルチスケール ,  検出能 ,  音響信号処理 ,  音響信号検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： エントロピー ,  水中音響