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J-GLOBAL ID：201902265347204364   整理番号：19A0512775

非中心インパルス背景におけるロバストなANMF検出【JST・京大機械翻訳】

Robust ANMF Detection in Noncentered Impulsive Background

著者 (3件)： Frontera-Pons Joana (IRFU, CEA, Universite ́ Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette, France) ,  Ovarlez Jean-Philippe (ONERA, DEMR/TSI, SONDRACentrale-Supelec, Palaiseau, Gif-sur-Yvette, FranceFrance) ,  Pascal Frederic (L2S, Centrale-Supe ́lec, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 12  ページ： 1891-1895  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： 背景統計特性化のための最も一般的で認識されたモデルの一つは楕円対称分布の族である。それらは,現実のデータの不均一性と非Gauss性を説明した。今日,非Gaussモデルは検出器の背景モデリングと設計のために仮定されているが,パラメータ推定は通常,古典的Gauss型推定器を用いて行われている。本論文では,非Gauss環境におけるロバスト推定技術を解析し,ターゲット検出目的のための古典的手法の代替としての関心を強調した。本論文の目的は,統計的平均が非ヌルで未知であるとき,非Gaussフレームワークによく知られた検出方法を拡張することである。さらに,誤警報調整のための理論的閉形式表現を導き,Constant False Alarmレート特性を追跡して,検出器がnuisパラメータに依存しないようにした。実験的検証をシミュレーションで行った。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： *ロバスト性 ,  パラメータ ,  ロバスト推定 ,  検出器 ,  対称性 ,  正規分布 ,  Gauss模型 ,  モデル ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 閉形式 ,  誤警報 ,  ターゲット検出 ,  背景モデリング ,  非Gauss性 ,  *力積 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： インパルス ,  背景 ,  ロバスト