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J-GLOBAL ID：201802269007431581   整理番号：18A1222464

MIMOレーダの反復最悪性能最適ロバストビーム成形アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust Beamforming Using Iterative Worst-Case Performance Optimization for MIMO Radar

著者 (3件)： Tan Zhihao (火箭軍工程大学,陜西西安,710025) ,  Jin Wei (火箭軍工程大学,陜西西安,710025) ,  Jia Weimin (火箭軍工程大学,陜西西安,710025)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 34  号： 2  ページ： 192-200  発行年： 2018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： 現在のMIMOレーダビーム成形アルゴリズムにおいて,結合ステアリングベクトル不整合が大きい場合,出力信号対ノイズ比の性能は非常に低下する。MIMOレーダの送受信要素構造と組み合わせて,ステアリングベクトルミスマッチ誤差,特に方向推定誤差の理論的導出を行い,集中MIMOレーダ方向推定誤差の経験的値を与えた。提案アルゴリズムは,小さな不確実性集合を用いて,エラーを制約し,そして,重みベクトルと結合ベクトルの対応関係を用いて,設計終了条件を満足するために,反復的に,期待値ベクトルの推定値を,更新した。。.。.......................................シミュレーション結果は,提案した方向推定誤差の経験的値が理論値と一致し,この提案アルゴリズムが結合ステアリングベクトルの大きなミスマッチに対して強いロバスト性を持ち,出力信号対ノイズ比の性能が最適であることを実証した.。................?...........................Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  期待値 ,  不整合 ,  不確実性 ,  *アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  *ビーム成形 ,  SN比 ,  シミュレーション ,  推定量 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 理論値 ,  推定誤差 ,  ステアリングベクトル ,  *MIMOレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MIMO radar ,  robust beamforming ,  iterative ,  worst-case performance-optimization

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： MIMOレーダ ,  反復 ,  ロバスト ,  ビーム成形 ,  アルゴリズム