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J-GLOBAL ID：202002250918015035   整理番号：20A0681100

低ランク結合スパースモデルにおけるクラッタ抑制法【JST・京大機械翻訳】

Method for suppressing clutters with the joint low-rank and sparse model

著者 (4件)： Huang Chen (重慶郵電大学 通信与信息工程学院 ,重慶,400065) ,  Liu Hongqing (重慶郵電大学 重慶市移動通信重点実験室 ,重慶,400065) ,  Luo Zhen (重慶郵電大学 重慶市移動通信重点実験室 ,重慶,400065) ,  Zhou Yi (重慶郵電大学 通信与信息工程学院 ,重慶,400065)
資料名： Xi’an Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Xi'an Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 6  ページ： 60-66  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0859A  ISSN： 1001-2400  CODEN： XDKXEP  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： 既存のウォールウォールレーダ検出研究において、壁体エコー抑制アルゴリズムは全レーダーエコーによる計算の複雑さを収集する必要があり、低ランク連合スパースモデル下の壁体エコー抑制方法を提案した。提案した方法では,レーダエコーから壁体エコーとターゲットエコーを分離するタスクを低ランク保持とスパース制約の最適化問題に変換し,交互方向乗数法を用いてこの最適化モデルを解き,最後に壁体エコー後のエコー信号を分離してレーダイメージングに用いた。シミュレーション結果により,本方法は,種々の条件の下で,壁エコーを効果的に除去することができた。古典的特異値分解および反復ソフト閾値法と比較して,提案したクラッタ抑圧方法は,壁レーダイメージングにおいて,より高い目標クラッタ比を持った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  最適化問題 ,  計算量 ,  *クラッタ ,  特異値分解
準シソーラス用語： レーダーイメージング ,  エコー信号 ,  最適化モデル ,  レーダエコー ,  レーダ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  クラッタ