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J-GLOBAL ID：201802238994090464   整理番号：18A1436346

ARモデルに基づくマトリックスCFAR検出器【JST・京大機械翻訳】

A Matrix CFAR Detector Based on AR Model

著者 (4件)： Zhao Xinggang (中国人民解放軍66136部隊,北京,100042) ,  Zheng Daikun (空軍預警学院空天預警装備系,湖北武漢,430019) ,  Wang Shouyong (空軍預警学院空天預警装備系,湖北武漢,430019) ,  Liu Junkai (空軍預警学院空天預警装備系,湖北武漢,430019)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 12  ページ： 3019-3024  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 行列恒誤警報(ConstantFalseAlarmRate;CFAR検出器は,情報幾何学理論に従って,検出ユニットの相関行列と参照要素マトリックスのRiemann平均値の間の測地線距離を,検出統計量として検出した。相関行列と自己回帰(Auto-Regressive,AR)スペクトルの間の対応する関係に従って,著者らは,相関行列と自己回帰(Auto-Regressive,AR)スペクトルの間関係性を示した。マトリックスCFAR検出器の2つのマトリックス間の距離を2ARスペクトル間の距離に変換し,ARモデルに基づくマトリックスCFAR検出器を提案した。この検出器は分解能の高いARモデルを利用してスペクトル推定を行い、パワースペクトル全体を検出でき、エコーのドップラー情報を十分に利用でき、周波数領域拡張目標の検出に非常に適している。周波数領域の拡張特性を持つ伴流の測定データを用いて、この方法と伝統方法の検出性能を比較分析し、本論文の提案した検出器の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自己回帰モデル ,  スペクトル推定 ,  伴流 ,  統計量 ,  分解能 ,  測地線 ,  スペクトル ,  パワースペクトル ,  *検出器 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 検出能 ,  自己回帰 ,  相関行列 ,  誤警報 ,  *CFAR , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： information geometry ,  AR model ,  geodesic distance ,  aircraft wake vortex

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ARモデル ,  マトリックス ,  CFAR ,  検出器