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J-GLOBAL ID：201902232184994417   整理番号：19A0512732

対称スペクトルによる点状ターゲットの適応検出と距離推定【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Detection and Range Estimation of Point-Like Targets With Symmetric Spectrum

著者 (5件)： Yan Shefeng (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Massaro Davide (ELETTRONICA S.p.A., Roma, Italy) ,  Orlando Danilo (Universita degli Studi “Niccolo Cusano,”, Romam, Italy) ,  Hao Chengpeng (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Farina Alfonso (Selex-ES, Roma, Italy)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 11  ページ： 1744-1748  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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,未知の共分散行列をもつGaussクラッタにおける点状ターゲットの適応レーダ検出に取り組んだ。この目的のために,最初にクラッタの対称構造化パワースペクトル密度を利用して,複素から実領域へのデータ転送を行った。次に,ターゲットエネルギーのスピルオーバを設計基準に組み込み,改善された検出性能と範囲推定を保証することができる2つのアーキテクチャを構築した。シミュレーションデータと実記録データセットの両方で行った性能評価は,最先端の対応物と比較して,新しく提案した検出器の有効性を実証した。これは,クラッタスペクトル対称性またはエネルギースピルオーバのいずれかを無視している。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： *対称性 ,  *スペクトル ,  スピルオーバ ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  データ転送 ,  クラッタ ,  検出器 ,  パワースペクトル密度 ,  性能評価 ,  設計基準 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 最先端 ,  共分散行列 ,  距離推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 対称 ,  スペクトル ,  ターゲット ,  適応検出 ,  距離推定