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J-GLOBAL ID：201802239742870515   整理番号：18A1304285

電子戦争におけるレーダ信号クラスタリングのための部分自己組織化マップの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance analysis of partial self organizing maps for radar signal clustering in electronic warfare

著者 (2件)： Nuhoglu Mustafa Atahan (Radar, Elektronik Harp ve Istihbarat Sistemleri. Aselsan A.S,., Ankara, Tuerkiye) ,  Yildirim Berkin (Radar, Elektronik Harp ve Istihbarat Sistemleri. Aselsan A.S,., Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018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： パルス幅,パルス振幅,周波数,到来角などの特徴を持つレーダ信号を定義するために,電子戦争における使用に関する情報であるパルス記述語を用いた。この情報を用いる前に,レーダ信号はクラスタ化によってデインターリーブされなければならない。自己組織化マップ(SOM)アルゴリズムの性能と実行速度は,単語数とブロック増加にクラスタ化される全クラス数として劣化する。本研究では,この問題に対する解を提案した。まず第一に,パルス記述語を最大の分散を持つ特徴に従って部分に分割し,ニューロンの総数は同じであるが,各部分はそれらのデータサイズに依存してニューロン数と最大エポチ数を持っている。次に,各部分をそれ自身によって訓練し,すべての部分からの全体ニューロンを新しい近隣を定義することによって接続した。したがって,より高い性能はより短い時間で達成される。このアルゴリズムは,各ピースの訓練による部分自己組織化マップと呼ばれる。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： *クラスタ化 ,  周波数 ,  ニューロン ,  *性能分析 ,  パルス ,  *自己組織化特徴マップ ,  到来角 ,  アルゴリズム ,  インタリーブ ,  単語 ,  *レーダ ,  パルス幅
準シソーラス用語： *電子戦 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子戦争 ,  レーダ ,  クラスタリング ,  自己組織化マップ ,  性能解析