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J-GLOBAL ID：201802250285739912   整理番号：18A0189564

多重測定ベクトルモデルによるマイクロDopplerパラメータ推定【Powered by NICT】

Micro-Doppler parameter estimation via multiple measurement vector model

著者 (4件)： He Qi-fang (Institute of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China) ,  Zhang Qun (Institute of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China) ,  Luo Ying (Institute of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China) ,  Liu Qi-yong (Institute of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPCC  ページ： 1-4  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： マイクロDoppler(m D)特徴は,目標物認識のためのユニークな特性と考えられている。単一測定ベクトル(SMV)モデルを用いてm-Dパラメータ推定のためのスパース回復ベースアプローチは,最近,その有効性を示した。しかし,SMVは狭帯域m-D信号に適合だけで,正確なパラメータはほとんど強い雑音におけるSMVを用いて推定できる。同じスパース支持された信号は,複数の測定ベクトル(MMV)として表すことができる。m-D信号はMMVとしてモデル化できない,迅速の微少運動に起因する異なるスパースパターンを有していた。本論文では,修正MMVベースm-Dパラメータ推定法は強い雑音における広帯域m-D信号のために提案した。微小運動期間は最初の緩-時間プロファイルで抽出することができた。m-D信号の構造は各微小運動期間の特異的slowtimeユニットで同一であるとして,m-D信号のMMVモデルは辞書における同じスパースパターンに基づいて確立でき,それはm-D信号の固有構造によって構築される。MMVのスパース解を解くことにより,m-Dパラメータはスパース解の非ゼロ列に基づいて推定した。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性は強い雑音中のSMVベースのものを凌駕することを示した。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： 広帯域 ,  *ベクトル ,  シミュレーション ,  モデリング ,  狭帯域 ,  *多重化 ,  雑音 ,  *モデル ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： *マイクロドップラ ,  *ベクトルモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  ベクトルモデル ,  パラメータ推定