文献

J-GLOBAL ID：201802234892002808   整理番号：18A0517769

改良されたk-平均動的クラスタリングとサブ線形時間アルゴリズムに基づくレーダ信号ソーティングアルゴリズム【Powered by NICT】

A radar signal sorting algorithm based on improved k-means dynamic clustering and sub linear time algorithm

著者 (3件)： Li-peng Gao (Harbin Engineering University, Information Technology Research Institute, Harbin, China) ,  Hui-yu Shan (Harbin Engineering University, Information Technology Research Institute, Harbin, China) ,  Feng-you Ji (Harbin Engineering University, Information Technology Research Institute, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIIS  ページ： 1-5  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： 実時間の必要性を満たすために,電磁環境がますます複雑でシグナルフロー密度の増加,改善されたk-平均動的クラスタリングとサブ線形時間アルゴリズムに基づくレーダ信号ソーティングアルゴリズムを提案した。計算時間で計算とクラスタ化反復数の量はクラスタ化終端条件を設定することにより急激に減少している。欠点,クラスタリングは,レーダ特にパルス繰返し間隔サブ線形時間アルゴリズムのすべてのパラメータを示すほとんどを解決を目指して,ビッグデータの一般的なアルゴリズムの一つは,言及した。最初に,終端条件に達したときに各到来パルス記述語は,クラスタリングと中止により分類される。分類配列を解析し100msあたりクラスタリング後のサブ線形時間アルゴリズムによるパルス繰り返し間隔を見出すためであった最後に,包括的なレーダパラメータを探索し,信号を選別した。実験結果は,提案したアルゴリズムが信号を分類と少ない計算と高い精度で実時間を満足させるために適用可能で効果的な方法を示した。Copyright 2018 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： 電磁環境 ,  *アルゴリズム ,  *レーダ ,  CPU時間 ,  クラスタ化 ,  パルス
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  実時間 ,  *線形時間アルゴリズム ,  *動的クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 平均 ,  動的クラスタリング ,  サブ ,  線形時間アルゴリズム ,  レーダ ,  ソーティング ,  アルゴリズム