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J-GLOBAL ID：201902270578520267   整理番号：19A2112326

グラフに基づく海面クラッタ内のロバストなターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Robust Target Detection Within Sea Clutter Based on Graphs

著者 (4件)： Yan Kun (Guangxi Key Laboratory of Wireless Wideband Communication and Signal Processing, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China) ,  Bai Yu (Guangxi Key Laboratory of Wireless Wideband Communication and Signal Processing, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China) ,  Wu Hsiao-Chun (School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Zhang Xiangli (Guangxi Key Laboratory of Wireless Wideband Communication and Signal Processing, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 57  号： 9  ページ： 7093-7103  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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,新しいロバストなグラフベースの適切で簡潔な情報表現パラダイムを探索した。この新しい信号表現フレームワークは,ランダム信号の本質的な構造を表現するための有望な代替案を提供することができる。典型的な応用,すなわち,海面クラッタ内のターゲット検出を,提案した新しいグラフベースの信号特性化を用いて実行することができる。モンテカルロシミュレーション結果によると,提案したグラフベース信号(ターゲット)検出法は,特に信号対雑音比がかなり小さい(0~6dB)とき,他の既存の技術と比較して優れた性能をもたらす。この新しいグラフに基づくターゲット検出器は,高分解能レーダを用いて海洋血管を同定し,追跡するための将来のバックボーン技術であると期待される。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： 信号特性 ,  SN比 ,  *海面クラッタ ,  検出法 ,  *ロバスト性 ,  高分解能 ,  基幹回線 ,  ランダム信号 ,  海洋 ,  血管 ,  レーダ
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  信号表現 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  海面クラッタ ,  ロバスト ,  ターゲット検出