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J-GLOBAL ID：202102241251370529   整理番号：21A0984210

マッチング追跡に基づくマイクロドップラー特徴による移動車両車輪パラメータ抽出【JST・京大機械翻訳】

Moving Vehicle Wheel Parameter Extraction via Micro-Doppler Feature Based on Matching Pursuit

著者 (3件)： Chen Yifan (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology,Harbin,Heilongjiang,China) ,  Wang Ning (Beijing Institute of Radio Measurement,Beijing,China) ,  Zhang Lamei (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology,Harbin,Heilongjiang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CSRSWTC  ページ： 1-3  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： レーダエコーを用いた車両認識は多くの応用で重要である。しかし,異なる種類の車両の識別は,それらの類似構造のため,まだ難しい問題である。移動車両では,従来の特徴に加えて,車両車輪の回転によって誘起されるマイクロドップラー(m-D)特徴も,車両認識において有用である。m-D効果に関する現在の研究の大部分は,少数の散乱点だけを分析し,それらは全シーンのレーダエコーからm-D特徴を抽出できない。この問題を考慮して,本論文では,マッチング追跡に基づくマイクロドップラー特徴による移動車両車輪パラメータ抽出法を提案し,それは,無関係信号成分を抑制し,レーダによって照明された領域のエコー信号から車輪のm-D特徴を抽出することができた。次に,車輪の位置と半径を,種々の種類の車両識別のために抽出することができた。シミュレーションにより,このアルゴリズムの有効性を検証し,その結果,移動車両認識における提案方法の可能性を示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  散乱 ,  *レーダ ,  有効性
準シソーラス用語： *パラメータ抽出 ,  レーダエコー ,  *マッチング追跡 ,  *マイクロドップラ , 【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 (4件)： マッチング追跡 ,  マイクロドップラー ,  車両車輪 ,  パラメータ抽出