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J-GLOBAL ID：201802231744555833   整理番号：18A0845478

HFレーダデータからの到着推定の目標方向のためのサポートベクトル回帰に基づく方法【JST・京大機械翻訳】

A Support Vector Regression-Based Method for Target Direction of Arrival Estimation From HF Radar Data

著者 (3件)： Wang Ruokun (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wen Biyang (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Huang Weimin (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, NL, Canada)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 5  ページ： 674-678  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 高周波(HF)レーダは海洋監視に対して大きな可能性を有し,多重信号分類(MUSIC)アルゴリズムは通常,広いビームレーダに対するターゲットの到来方向(DOA)を推定するために使用される。しかし,MUSICアルゴリズムの性能はアンテナパターンの精度に依存し,近傍電磁干渉により汚染される。したがって,実際のアンテナパターンを測定し使用する必要がある。アンテナパターン測定の要求を取り除くために,サポートベクトル回帰(SVR)を用いた広いビームHFレーダデータからのターゲットDOA推定のための新しい方法を提案した。ターゲット軸受とレーダデータ特徴を関連させるシステムモデルを,自動同定システムデータを用いたSVRベースの機械学習とHFレーダによって成功裏に検出された血管に関連するデータを通して得た。次に,そのようなモデルを用いて,新しいデータからターゲットのDOAsを決定した。2つのサイトにおける現場実験結果は,SVR方法の性能がMUSICアルゴリズムのものより良いことを実証した。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： 到来方向推定 ,  IDシステム ,  軸受 ,  システムモデル ,  機械学習 ,  電磁干渉 ,  HF【周波数】 ,  MUSICアルゴリズム ,  アルゴリズム ,  *レーダ ,  現場試験
準シソーラス用語： 到来方向 ,  MUSIC ,  *サポートベクトル回帰 ,  *HFレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： HFレーダ ,  推定 ,  目標方向 ,  サポートベクトル回帰