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J-GLOBAL ID：201902254353581199   整理番号：19A1498684

アクティブ詐欺妨害環境におけるDOA推定【JST・京大機械翻訳】

DOA Estimation Under Active Deception Jamming Environment

著者 (4件)： Wang Shanshan (西安電子科技大学雷達信号処理国家重点実験室 西安 710071) ,  Liu Zheng (西安電子科技大学雷達信号処理国家重点実験室 西安 710071) ,  Xie Rong (西安電子科技大学雷達信号処理国家重点実験室 西安 710071) ,  Ran Lei (西安電子科技大学雷達信号処理国家重点実験室 西安 710071)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 41  号： 5  ページ： 1040-1046  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： アクティブな詐欺妨害環境における小サンプルに基づくDOA推定の問題を目的として,適応偏波フィルタ(APF)とブロックスパースベイズ学習(BSBL)アルゴリズムに基づくDOA推定法を提案した。第一に,APFによって干渉エネルギーを抑制し,信号対幹比を改善した。次に,アクティブな詐欺ジャミング環境におけるスパースBayesモデルを構築し,隣接スナップショット相関に基づいて,BSBLアルゴリズムを用いてDOA推定を行った。シミュレーションと実際のデータ処理結果は,提案方法がBSBLアルゴリズムに及ぼす干渉の影響を減少させて,APF結合部分空間アルゴリズムまたは最尤法アルゴリズム(ML)と比較して,より高い空間解像度とDOA推定精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *到来方向推定 ,  空間分解能 ,  フィルタ ,  偏波 ,  干渉 ,  データ処理 ,  アルゴリズム ,  結合部位 ,  最尤法
準シソーラス用語： スナップショット ,  Bayes法 ,  スパース ,  ジャミング ,  Bayes学習 ,  *詐欺 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  計算理論  (JB02000A) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 詐欺 ,  妨害 ,  環境 ,  DOA推定