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J-GLOBAL ID：202002232712591867   整理番号：20A1887501

畳込みニューラルネットワークに基づくレーダアンテナ走査周期の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of the Radar Antenna Scanning Period based on Convolutional Neural Network

著者 (6件)： Wang Bin (51st Institute of CETC,Shanghai,China) ,  Wang Hong (51st Institute of CETC,Shanghai,China) ,  Wang Shunan (51st Institute of CETC,Shanghai,China) ,  Wang Yifeng (Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science,Shanghai,China) ,  Zeng Dan (Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science,Shanghai,China) ,  Wang Min (Shanghai University, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSIDP  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： レーダのアンテナ走査周期(ASP)は,電子戦争(EW)における重要パラメータであり,レーダエミッタ認識,敵対レーダの受動位置確認などに適用される。EWシステムアンテナが静止している条件に関して,ASP焦点推定に関するすべての報告された方法は,一方,レーダASPの推定は,EWシステムアンテナ走査が円形に走査される状態で解決されない。本論文では,この問題に対処し,EWシステムアンテナが円形に走査する場合のASP認識のための深層学習に基づく新しい手法を提案した。レーダのASPを認識するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を設計した。シミュレーション結果は,有効性と満足な認識精度を実証した。Copyright 2020 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： *アンテナ ,  シミュレーション ,  *レーダ ,  位置決め ,  有効性
準シソーラス用語： 敵意 ,  電子戦 ,  認識精度 ,  *レーダーアンテナ ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  レーダアンテナ ,  走査 ,  周期