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J-GLOBAL ID：201802282634361937   整理番号：18A1742806

高分解能距離に基づくターゲット認識方法【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Zhang Xinyuan (中国飛行試験研究院)
資料名： Zhongguo Keji Xinxi  (Zhongguo Keji Xinxi)
号： 6  ページ： 71-72  発行年： 2018年 
JST資料番号： C4046A  ISSN： 1001-8972  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： HRRPによるターゲット認識は,ターゲットテンプレートライブラリを構築し,有効な特徴情報を保存する必要がある。しかし、実測した距離像のデータ量が大きく、記憶の意義が大きくないため、HRRPシーケンスに対して角域分割を行い、各角域の平均像をテンプレートとしてテンプレートデータベースに保存し、従来の等角域分割結果の距離像序列変化の激しい領域には、明らかな誤差が存在する。適応角域分割法を提案して,分割角領域を最適化して,角度領域平均距離像を認識結果に適用して,3種類の航空機の測定データは,このアルゴリズムが効率的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  分割法 ,  測定データ ,  航空機 ,  *高分解能 ,  最適化 ,  *物体認識 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 高分解能 ,  ターゲット認識