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J-GLOBAL ID：202002242439924308   整理番号：20A0902087

大規模複雑環境におけるレーダターゲットのEcho信号を予測するための新しいPE/FDTDハイブリッドモデル【JST・京大機械翻訳】

A Novel PE/FDTD Hybrid Model for Predicting Echo Signals of Radar Targets in Large-Scale Complex Environments

著者 (6件)： Deng Xiaochuan (Institute of Electromagnetic, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Liao Cheng (Institute of Electromagnetic, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Zhang Dongmin (Institute of Electromagnetic, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Feng Ju (Institute of Electromagnetic, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Shang Yuping (Institute of Electromagnetic, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Zhou Haijing (Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 28450-28461  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 大規模複合環境におけるレーダターゲットエコー信号の予測は,ターゲット検出,レーダ設計および他の応用において非常に重要である。本論文では,新しいPE/FDTDハイブリッドモデルを提案し,大規模複雑環境におけるモノスタティックレーダ目標エコー信号を予測した。ターゲットエコー信号は,複雑な環境とターゲットから成る線形時間不変システムを通過する送信信号の出力応答と見なすことができる。複雑な環境の輸送関数を放物線方程式(PE)法により計算し,ターゲットの散乱特性を有限差分時間領域法(FDTD)により計算した。PEとFDTDの組合せを,システム応答関数を通して実現した。「ストップ-go」法と組み合わせて,移動目標エコー信号の予測を実現した。さらに,PEをFDTDと結合する誤差を解析し,その結果,目標距離が10km以上のとき,誤差は0.1%未満であることを示した。半空間,雨,霧および大気ダクト環境における方法の正当性を実証するために,付加的数値例を示した。計算結果を,理論的方法,時間領域シューティングおよびバウリング光線(TDSBR),マルチレベル高速多重極法(MLFMM)および導波路モード理論のそれらと比較し,それらの間の良好な一致を観察した。最後に,表面ダクトを有する混合海陸環境におけるミサイルエコー信号のシミュレーション解析を実施した。シミュレーション結果は,このモデルが大規模複合環境における空中ターゲットのエコー信号を予測するために使用できることを示した。それは,レーダ目標と大規模な環境を含むマルチスケールコンピューティングのための有望なオプションである。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： シミュレーション ,  ダクト ,  計算機シミュレーション ,  *レーダ ,  ミサイル ,  光子ビーム ,  応答関数 ,  線形性 ,  モード理論 ,  導波路 ,  *有限差分時間領域法
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *ハイブリッドモデル ,  ターゲット検出 ,  時間領域 ,  モノスタティックレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 大規模 ,  環境 ,  レーダ ,  ターゲット ,  echo信号 ,  予測 ,  PE ,  FDTD ,  ハイブリッドモデル