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J-GLOBAL ID：201802251222377297   整理番号：18A1449911

スパース領域要素の位置情報蓄積に基づく微弱信号検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Weak Signal Detection Algorithm Based on Accumulation of Sparse Domain Element Location Information

著者 (4件)： Ma Junhu (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Liao Hongshu (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Xie Jinwen (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Gan Lu (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 33  号： 7  ページ： 985-992  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 圧縮センシングに基づく弱い信号検出アルゴリズムを提案して,スパース信号が特定の辞書基底に射影して展開し,スパースベクトルの非0要素の位置を固定する。ガウス白色雑音は辞書基底に射影して展開し、その重みベクトル中の非0元素の位置は均一分布の特徴を呈し、この提案方法は微弱信号の希薄領域での蓄積を実現した。Gauss白色雑音のみが存在するとき,受信信号のスパースベクトルの非0要素の位置ベクトルと信号のスパースベクトルの非0要素の位置ベクトルの相関により,決定閾値を得た。弱い信号の検出を達成した。シミュレーション結果は,提案方法がSNRが-15dBより低いとき,信号を正確に検出できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  位置情報 ,  *透視図法 ,  ベクトル ,  シミュレーション ,  基底 ,  計算機シミュレーション ,  白色雑音
準シソーラス用語： 判定閾値 ,  受信信号 ,  一様分布 ,  スパース信号 ,  *検出アルゴリズム ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： compressive sensing (CS) ,  signal detection ,  weak signal ,  sparse domain

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 要素 ,  位置情報 ,  蓄積 ,  微弱信号検出 ,  アルゴリズム