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J-GLOBAL ID：202002280385658542   整理番号：20A1367575

動的スペクトルセンシングのための時空間密度ベースクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Density-Based Clustering for Dynamic Spectrum Sensing

著者 (4件)： Ebersole Christopher (Air Force Research Laboratory,Ohio) ,  Buchenroth Anthony (Air Force Research Laboratory,Ohio) ,  Zilz David (Booz Allen Hamilton,Beavercreek,Ohio) ,  Chakravarthy Vasu (Air Force Research Laboratory,Ohio)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RADAR  ページ： 720-725  発行年： 2020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： 動的スペクトルアクセスは,スペクトル輻輳を管理するための1つの有望なモデルであり,必須レーダシステム,スペクトル資源への不統一アクセスのような一次ユーザを確実にする。しかし,これは一次ユーザによって消費される時間的およびスペクトル資源を識別するための二次ユーザを必要とする。したがって,混雑したレーダ環境において,二次ユーザは,チャネルノイズ,波形曖昧さ,およびパルスオンパルスアーチファクトの存在下で多重エミッタ波形を解決することができる。測定誤差と異常値の存在において,多くの密度ベースクラスタリング技法の弱点である,広範囲の可能なパルス繰返し周波数を有するレーダパルス列のパターンを同定するために,レーダパルスの到着時間を利用する新しいカーネル密度推定器ベースのクラスタリング技術を提案した。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： 雑音 ,  レーダ ,  測定誤差 ,  *スペクトル ,  *クラスタ化 ,  多重化 ,  パルス列 ,  パルス ,  異常値 ,  チャネル ,  曖昧さ ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 繰返し周波数 ,  到着時間 ,  スペクトル検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトルセンシング ,  時空間 ,  密度ベースクラスタリング