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J-GLOBAL ID：201802221358672314   整理番号：18A1450336

高速高分解能スパースFRFTレーダ操縦目標検出法【JST・京大機械翻訳】

Radar maneuvering target detection method based on f ast and high resolution sparse fractional Fourier transform

著者 (5件)： Yu Xiaohan (海軍航空大学,山東 烟台,264001) ,  Chen Xiaolong (海軍航空大学,山東 烟台,264001) ,  Chen Baoxin (海軍航空大学,山東 烟台,264001) ,  Huang Yong (海軍航空大学,山東 烟台,264001) ,  Guan Jian (海軍航空大学,山東 烟台,264001)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 45  号： 6  ページ： 99-105  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  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： データ量の増加と新しいレーダの開発は,レーダ検出技術のより高い要求を提供する。古典的検出法は,複雑なバックグラウンドと限られたレーダ資源の条件の下でレーダターゲット検出性能を改善するために,多くの限界がある。本論文では,スパースFourier変換(SFT)の基本概念を紹介し,次に,スパース分数Fourier変換(SFRFT)の実現法を記述した。次に,SFRFTアルゴリズムをレーダ信号処理に適用して,高速高分解能スパースFRFTに基づくレーダ操縦目標検出アルゴリズムを提案した。これは,レーダ移動目標検出能力の改善の新しいアイデアを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *レーダ ,  *高速度 ,  アルゴリズム ,  Fourier変換 ,  *透視図法 ,  検出法 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 検出能 ,  移動目標 ,  検出アルゴリズム ,  レーダ信号処理 ,  分数Fourier変換 ,  ターゲット検出 ,  レーダ検出 ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： radar signal processing ,  maneuvering target detection ,  sparse Fourier transform ,  sparse fractional Fourier transform ,  sparse time-frequency analysis

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  レーダ ,  操縦 ,  目標 ,  検出法