抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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トラックビーム検出(TBD)技術は,時間を通してエネルギーを交換することによって,効果的に弱いターゲットの検出と追跡性能を改良することができた。しかし,グリント効果と角度雑音を有するターゲットは,フレームの1つ以上で消失しやすい。この問題を解決するために,本論文は動的近傍探索に基づく改良TBDアルゴリズムを提案する。それは,追跡目標を保つために動的近傍を使用して,それは従来のTBDアルゴリズムより少ない計算負荷を必要とした。このアルゴリズムを,実際のターゲットデータを用いてシミュレーションシーンによって検証した。結果は,この提案したアルゴリズムが,低信号対雑音比(SNR)約-5dBにおいて弱いターゲットを追跡する性能を改善することができることを示した。そして,それは効果的に,グリント効果と角度雑音を有するそれらのターゲットを検出して追跡することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】