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J-GLOBAL ID：201802228288240603   整理番号：18A1354474

フィン付きバイオインスパイアード無人潜水船のための光学的署名と検出戦略【JST・京大機械翻訳】

Optical Signatures and Detection Strategy for a Finned Bioinspired Unmanned Undersea Vehicle

著者 (5件)： Judd K. Peter (Naval Research Laboratory, Washington, DC, USA) ,  Novak Kyle (Naval Research Laboratory, Washington, DC, USA) ,  Geder Jason D. (Naval Research Laboratory, Washington, DC, USA) ,  Pruessner Marius (Naval Research Laboratory, Washington, DC, USA) ,  Nichols Jonathan M. (Naval Research Laboratory, Washington, DC, USA)
資料名： IEEE Journal of Oceanic Engineering  (IEEE Journal of Oceanic Engineering)
巻： 43  号： 3  ページ： 700-712  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0255B  ISSN： 0364-9059  CODEN： IJOEDY  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： 実験室と現場環境で操作されたシステムとしてVNIRと長波赤外センサを用いて,水中フィン付きバイオインスパイアド無人水中車両(UUV)の表面表現を調べた。実験室実験により,フィン付き推進と姿勢制御システムのフラッピングにより発生した渦が,最初に水面上の離散的熱的沸騰として現れることを明らかにした。これらのボイルが進化し,拡大し,互いに融合したので,2つの平行な熱軌跡が観察された。トラックは,車両の軌道の背後に単一の熱的なswやフットプリントを形成する。実験が昼間と夜間の照明条件の下で制御されていない港湾環境で行われたとき,類似の熱的破壊が観察された。バックグラウンドクラッタ,システム信号,および検出統計のための推定値を確率モデルを用いて生成し,実験室と港湾実験の両方で複雑な環境から信号を抽出する実現可能性を実証した。検出モデルの性能を受信者動作特性曲線の形で提示した。結果は,実際の港湾環境において非常に低い誤警報確率(<0.005%)でUUVの存在を検出する>99%の確率を達成できることを明確に示し,そこでは信号対雑音比=21.5を推定した。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】

シソーラス用語： SN比 ,  赤外検出器 ,  沸騰 ,  *フィン ,  軌跡 ,  港湾 ,  姿勢制御 ,  照明条件 ,  *潜水船 ,  水面 ,  クラッタ ,  フラッピング ,  確率モデル ,  推定量
準シソーラス用語： フットプリント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィン ,  潜水船 ,  光学 ,  署名 ,  戦略