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J-GLOBAL ID：202002290249106465   整理番号：20A0286784

浅水におけるソース深度識別へのKalmanフィルタの応用【JST・京大機械翻訳】

The application of Kalman filter on source depth discrimination in shallow water

著者 (6件)： Guangying Zheng (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China) ,  Fangwei Zhu (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China) ,  Chuanxiu Xu (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China) ,  You Shao (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China) ,  Fuchen Liu (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China) ,  Junyu Fu (Science and technology on sonar laboratory, Hangzhou applied acoustics research institute,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSPCC  ページ： 1-6  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： ソース深さ識別は,水中反潜水艦戦争にとって非常に重要である。浅いソースと深いソースによって励起された水中音響場の特性に基づいて,本論文は,モードフィルタリングがソース深さ識別のために使用できる理由を例証して,トラップされたモードエネルギー比とマッチした部分空間識別の識別機構を明らかにした。次に,2つの深さ識別法の性能を数値シミュレーションとSWELLEX-96垂直アレイデータと比較した。一方,実験データから抽出された識別特性量には著しい変動があり,識別性能が劣る。識別性能を改善するために,KalmanフィルタリングとKalman平滑化を用いて,本論文における深さ識別量を推定した。KalmanフィルタリングとKalman平滑化が実験データから深さ識別量を推定するために使用されるとき,浅いソースと深いソースは明らかに分離可能である。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： 平滑化 ,  水中音響 ,  潜水艦 ,  *Kalmanフィルタ ,  モードフィルタ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソース ,  深度 ,  識別 ,  Kalmanフィルタ ,  応用