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J-GLOBAL ID：202102250348171720   整理番号：21A0012324

海面クラッタにおける移動目標のための強化グラフベース検出【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Graph-based Detection for Moving Targets in Sea Clutter

著者 (2件)： Zhao Wenjing (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology,Dalian,China,116024) ,  Jin Minglu (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology,Dalian,China,116024)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RadarConf20  ページ： 1-6  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： グラフ上の信号処理は受信信号をグラフに変換することにより信号特徴抽出のための潜在的フレームワークを提供する。グラフベースの情報表現フレームワークを調査して,レーダターゲット検出問題に適用した。グラフを用いた既存のアルゴリズムは,長いパルスのケースを考慮し,固有値分解を行う必要があり,実際のシナリオにおいて高い実装複雑性を必要とする。このアルゴリズムを実用的にするために,短いパルスの場合,本論文はグラフ上の信号処理のフレームワークを調査して,試験統計として試験および参照セルの下でセルの間のグラフの最大および最小連結性の比率を用いて,強化検出アルゴリズムを設計した。シミュレーション結果は,低い計算複雑度を有する提案アルゴリズムがグラフに基づく既存のアルゴリズムより良い検出性能を達成することを示した。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 ,  シミュレーション ,  レーダ ,  *海面クラッタ ,  信号処理 ,  特徴抽出 ,  計算量 ,  パルス ,  連結性
準シソーラス用語： 固有値分解 ,  複雑性 ,  ターゲット検出 ,  受信信号 ,  検出アルゴリズム ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 海面クラッタ ,  移動目標 ,  強化 ,  グラフ