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J-GLOBAL ID：201802243500324521   整理番号：18A1151641

レーダSTAPのためのランダムおよびランダム型射影の族【JST・京大機械翻訳】

A family of random and random type projections for radar STAP

著者 (2件)： Setlur Pawan (US Air Force Research Laboratory, WPAFB, OH, 45433) ,  Rangaswamy Muralidhar (US Air Force Research Laboratory, WPAFB, OH, 45433)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： RadarConf18  ページ： 0856-0861  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： レーダ空間時間適応処理(STAP)において,隣接範囲セルからの訓練データは制限される。これにより,全次元適応検出器,すなわち最小分散無歪応答(MVDR)フィルタの実装を行った。本論文では,ランダムサンプリング,すなわちデータをランダムd次元部分空間に投影することにより,問題の次元を低減した。これは,最初に,限られたサンプルサイズ領域における古典的検出器の実装を可能にする2つの利点を提供する。第二に,それは可能な実時間解を可能にする有意な計算節約を提供する。しかし,これらの利点は,レーダSTAPの出力SINRを低減するコストにある。STAPでは,試験中のセルは既知の空間的および時間的応答を持つと仮定されている。ランダム射影からこのSINR損失を改善するために,低次元部分空間が完全にランダムではないが,ランダムおよび決定論的部分に分解される他の技法を提案した。ここで開発したランダムおよびランダム型射影の族は,統計的期待におけるl_2ノルム保存または収縮写像のいずれかである。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： フィルタ ,  検出器 ,  *レーダ ,  無作為抽出 ,  写像 ,  ノルム ,  *射影
準シソーラス用語： 決定論 ,  低次元 ,  SINR ,  部分空間 ,  最小分散 ,  適応検出 ,  訓練データ ,  *STAP , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： レーダ ,  STAP ,  射影