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J-GLOBAL ID：202002277993478779   整理番号：20A1887445

一般化Radon-Fourier変換に基づく急激な動き変化レーダターゲット検出の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Method for Abrupt Motion Change Radar Target Detection Based on Generalized Radon-Fourier Transform

著者 (4件)： Liu Siyuan (Beijing Key Laboratory of Embedded Real-time Information Processing Technology, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Ding Zegang (Beijing Key Laboratory of Embedded Real-time Information Processing Technology, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Zhou Xu (Beijing Key Laboratory of Embedded Real-time Information Processing Technology, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  You Pengjie (Beijing Key Laboratory of Embedded Real-time Information Processing Technology, Beijing Institute of Technology,Beijing,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： 長時間統合は,高操縦目標の信号対雑音比(SNR)と検出性能を改善する有効な方法である。長時間統合のための既存の方法は,固定モデルの下で高次運動を有するターゲットの検出に主に焦点を合わせ,ターゲットが未知の瞬間で突然の運動変化を有する可能性の見通しを失明する。したがって,本論文は,ACMの前後における目標エコーをコヒーレントに統合し,最適コヒーレント積分利得を獲得することができる,一般化Radon-Fourier変換(GRFT)に基づく急変モデル(ACM)による高度操縦ターゲットのための,新しい長時間統合法を提案した。シミュレーションと実験結果は,提案方法が極めて低いSNRの条件の下でACMターゲットを検出して,固定モデルGRFTと比較して検出性能を向上することができることを示した。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： SN比 ,  コヒーレンス ,  *レーダ ,  利得
準シソーラス用語： 検出能 ,  急変 ,  ターゲット検出 , 【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 (6件)： 一般化 ,  Radon ,  Fourier変換 ,  動き ,  レーダ ,  ターゲット検出