文献

J-GLOBAL ID：201902227297872029   整理番号：19A1380655

部分空間干渉とGauss雑音におけるwaldテストに基づく多チャネル信号検出【JST・京大機械翻訳】

Multichannel Signal Detection Based on Wald Test in Subspace Interference and Gaussian Noise

著者 (5件)： Liu Weijian (Wuhan Electronic Information Institute, Wuhan, China) ,  Liu Jun (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Li Hai (Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Du Qinglei (Wuhan Electronic Information Institute, Wuhan, China) ,  Wang Yong-Liang (Wuhan Electronic Information Institute, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 55  号： 3  ページ： 1370-1381  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,部分空間干渉とGauss雑音に埋め込まれた多チャネル信号を検出する問題を検討した。干渉は既知の部分空間にあるが,未知の座標を持つが,雑音は熱雑音とクラッタからなる一般的な意味では未知の共分散行列を持っている。共分散行列を推定するために,十分な信号フリー訓練データがあると仮定した。2つの事例,すなわち均一環境(HE)と部分的HE(PHE)を考慮した。HEにおける試験と訓練データは同じ雑音共分散行列を持つが,PHEにおける試験と訓練データは未知のスケーリング因子まで同じ雑音共分散行列を共有する。HEとPHEの両方で対応するWald試験を導いた。注目すべきことに,これら二つの検出器はサンプル共分散行列を用いることによりクラッタを除去し,次に干渉を排除し,同時に斜め投影を通して信号を統合する。数値例は,2つの提案した検出器が,いくつかの状況において既存の検出器より良い検出性能を提供できることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出器 ,  *干渉 ,  *信号検出 ,  熱雑音 ,  *雑音 ,  *Gauss雑音 ,  クラッタ
準シソーラス用語： 検出能 ,  訓練データ ,  共分散行列 ,  *マルチチャネル ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 部分空間 ,  干渉 ,  Gauss雑音 ,  テスト ,  多チャネル ,  信号検出