レーダターゲットのための結合検出と推定の理論的限界【JST・京大機械翻訳】

Wang Nan; Xu Dazhuan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201292329717 整理番号：22P0026579

レーダターゲットのための結合検出と推定の理論的限界【JST・京大機械翻訳】

Theoretical Limits of Joint Detection and Estimation for Radar Target

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,レーダ作業のための相互情報に基づく共同検出と推定(JDE)方式を提案して,その目標は,目標存在と目標不在の間の真のものを選択して,目標が存在するとき,未知の距離パラメータを推定することであった。Shannon情報理論の思考に触発されて,JDEシステムモデルを複雑な白色Gauss雑音の存在下で確立する。いくつかの主要な貢献を行った。(1)等価JDEチャネルと後部確率密度関数を,ノイズ,ターゲット散乱,および結合ターゲットパラメータの先験的統計的特性に基づいて引き出した。(2)JDEシステムの性能を,受信信号と結合ターゲットパラメータの間の相互情報として定義される結合エントロピー偏差と結合情報によって測定する。(3)事後確率とカスケードJDEerのサンプリングを提案して,それらの性能を経験的結合エントロピー偏差によって経験的共同情報によって測定する。(4)共同定理は,ジョイント情報が全体的性能の利用可能な限界であることを証明して,すなわち,ジョイント情報が利用可能であり,どんなJDEerの経験的共同情報も,結合情報より大きくなかった。(5)カスケード定理は,経験的検出情報と経験的推定情報の合計が共同情報,すなわちカスケードJDEerの性能限界を近似できることを証明した。シミュレーション結果は,ジョイントとカスケード定理の正当性を確認して,事後確率JDEerのサンプリングの性能が漸近的に最適であることを示した。さらに,カスケードJDEerの性能はJDEシステムのシステム性能を近似できる。【JST・京大機械翻訳】

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レーダ

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