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J-GLOBAL ID：202102272992347405   整理番号：21A1167899

ピッチ次元情報に基づく航空機搭載気象レーダターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Meteorological Target Detection Algorithm for Airborne Weather Radar Using Elevation Information

著者 (4件)： Wang Yu (南京航空航天大学電子信息工程学院雷達成像与微波光子技術教育部重点実験室,江蘇南京 211106) ,  Wu Di (南京航空航天大学電子信息工程学院雷達成像与微波光子技術教育部重点実験室,江蘇南京 211106) ,  Zhu Daiyin (南京航空航天大学電子信息工程学院雷達成像与微波光子技術教育部重点実験室,江蘇南京 211106) ,  Meng Fanwang (中国航空工業集団公司雷華電子技術研究所,江蘇无錫 214063)
資料名： Leida Kexue Yujishu  (Leida Kexue Yujishu)
巻： 18  号： 6  ページ： 672-681  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3131A  ISSN： 1672-2337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空機搭載気象レーダシステムは,飛行中に気象ターゲットの検出を実現できた。しかし、近地気象目標は強地クラッタの妨害を受けやすく、それによって目標情報の欠損と検出の誤警報を招く。地上クラッタのバックグラウンドにおける気象目標の正確な検出を実現するために,本論文は,ピッチチャネル干渉位相に基づく空間領域気象目標検出技術を提案した。まず第一に,レーダエコーデータを,二重チャネルシステムによって取得して,次に,干渉位相マップを,干渉位相マップによって,干渉位相画像によって得て,そして,干渉位相データを,干渉位相マップによって,得た。次に,干渉位相を試験統計量として,Gaussクラッタのバックグラウンドクラッタと気象ターゲットの干渉位相統計特性を解析した。最後に,この統計的特性から定誤警報率検出器に埋め込み,気象目標のロバスト検出を実現した。マルチグループシミュレーションと実際のデータ処理結果は,他の気象ターゲット検出法と比較して,提案方法がより高い検出確率とより良いロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  シミュレーション ,  *気象 ,  検出法 ,  統計量 ,  *気象レーダ ,  データ処理 ,  位相 ,  クラッタ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 誤警報 ,  *航空機搭載 ,  レーダエコー ,  検出確率 ,  誤警報率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ピッチ ,  次元 ,  航空機搭載 ,  気象レーダ ,  ターゲット検出