文献

J-GLOBAL ID：201802248973489910   整理番号：18A0441589

GPR(周波数ステップ連続波)データにおける地雷の特徴抽出【Powered by NICT】

Landmine feature extraction in GPR(SFCW) data

著者 (2件)： Gauthier S. Alain (School of Engineering, Universidad de los Andes, Bogota ́, Colombia) ,  Vega U. Jesus A. (School of Engineering, Universidad de los Andes, Bogota ́, Colombia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCAC  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： 本論文では,地雷特徴を抽出するための地中レーダ(GPR)データにおける線形地球統計学に基づくアルゴリズムを示した。これはコロンビア下で,様様の田園地帯における民間住民にとって主要な問題である。線形地球統計学は,古典的な統計に関して主な違いを持っているので,この技術は検出,物体情報を持つ信号を生成するために,即席爆発装置(IED)として地雷のような埋設物の物理的パラメータに関する情報を抽出するために用いることができる。連続取得した信号は,地球統計学を用いて主成分分析(PCA)と物体情報の分離を利用して,クラッタ還元(背景と試験車線限界)の両方のための有用な相関関係を提供する。得られた信号の試料は位置と対象物の大きさに関連した特徴を持つ信号を得るためにしきい値と比較した。実験データは実際の状態と軍事基地における700[MHz]から10[GHz]までの範囲をカバーする周波数ステップGPRシステムを用いて収集した。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： 主成分分析 ,  線形性 ,  地中埋設物 ,  クラッタ ,  *連続波 ,  住民 ,  コロンビア共和国 ,  アルゴリズム ,  *周波数 ,  地中レーダ ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： ギガヘルツ ,  田園地区 ,  地球統計学 ,  *地雷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電気探査・検層  (DE10040M) ,  地震探査  (DE10030B) ,  レーダ  (ND13010H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPR ,  連続波 ,  地雷 ,  特徴抽出