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J-GLOBAL ID：202202218103834215   整理番号：22A0980690

パルス内特徴に基づくレーダ信号選別【JST・京大機械翻訳】

Radar Signal Sorting Based on Intra-pulse Features

著者 (3件)： Ma Mingyue (College of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Zhen Jiaqi (College of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Qi Weijian (College of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 854  ページ： 629-637  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在のレーダ信号選別法は,ますます複雑な電磁環境における貧弱なソーティング効果と容易な干渉の問題にさらされている。新しい仕分け方法は,複雑性とスペクトル類似性の特性に頼る。最初に,受信パルスを正規化し,雑音除去し,次に,周波数領域の前処理信号から,類似係数,ボックス次元,およびスパース性を抽出した。そして,特徴の3つの集合を共同特徴ベクトルに組み合わせ,クラスタリングアルゴリズムを用いて8種類の変調信号の分類を達成した。最後に,実験シミュレーションは,信号対ノイズ比(SNR)が0dBの信号対雑音比(SNR)と信号の異なる変調型の間の85%の最小選別精度を有する特性パラメータを示し,この方式にはかなりの工学的価値があった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *レーダ ,  *信号 ,  受信 ,  スペクトル ,  ソーティング ,  *パルス ,  正規化 ,  スクリーニング ,  雑音除去 ,  周波数領域
準シソーラス用語： スパース性 ,  特徴ベクトル ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レーダ信号選別 ,  ボックス次元 ,  類似係数 ,  複雑性

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： パルス ,  レーダ ,  選別