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J-GLOBAL ID：201902212931522907   整理番号：19A1986135

区分的振幅相連合辞書学習を用いた低遮断確率信号分離手法【JST・京大機械翻訳】

Low probability of intercept signal separation method using discriminative amplitude-phase dictionary learning

著者 (5件)： Chen You (空軍工程大学 航空工程学院,陜西 西安,710038) ,  Zhou Yipeng (空軍工程大学 航空工程学院,陜西 西安,710038) ,  Wang Xing (空軍工程大学 航空工程学院,陜西 西安,710038) ,  Tian Yuanrong (国防科技大学 電子対抗学院,安徽 合肥,230037) ,  Zhou Dongqing (北方電子設備研究所,北京,100089)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 41  号： 3  ページ： 18-24  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  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： 辞書学習による信号分離法に存在する位相情報欠落とサブ辞書交差表現問題を解明するために,区分的振幅と辞書学習の方法を提案した。位相情報欠落の問題を解決するために,本論文は,混合信号が結合辞書に投影するときの交差表現問題のために,区分的辞書学習のアイデアに基づいて,辞書学習過程の目的関数に交差表現抑制項を組み込むために,区分的辞書学習のアイデアを提案した。シミュレーション結果により,振幅相結合辞書は,典型的低遮断確率信号の振幅位相情報を,十分に表現することができ,そして,交差表現抑制項は,信号間の交差表現を効果的に抑制することができ,そして,このアルゴリズムは,良好な分離性能を持った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  目的関数 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 分離性能 ,  混合信号 ,  位相情報 ,  *信号源分離 ,  *遮断 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 振幅 ,  辞書学習 ,  遮断 ,  確率 ,  手法