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J-GLOBAL ID：202202230377551856   整理番号：22A0959578

UBSS法によるSIMOレーダを用いた非接触マルチターゲット呼吸センシング【JST・京大機械翻訳】

Noncontact Multi-Target Respiration Sensing Using SIMO Radar With UBSS Method

著者 (5件)： Zhang Li (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Liu Yuan (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Hong Hong (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Zhu Xiaohua (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Li Changzhi (Department of Electrical and Computer Engineering, Texas Tech University, Lubbock, TX, USA)
資料名： IEEE Microwave and Wireless Components Letters  (IEEE Microwave and Wireless Components Letters)
巻： 32  号： 3  ページ： 210-213  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0099A  ISSN： 1531-1309  CODEN： IMWCBJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多重ターゲットからのバイタルサインを効果的に抽出することは,非接触バイタルサインモニタリングに対して挑戦的である。このレターは,ターゲット数を決定することなく,劣決定条件下で複数のターゲットの呼吸信号を分離できる,非線形投影-親和性伝搬(NP-AP)クラスタリングベース決定ブラインドソース分離(UBSS)アプローチを提示する。提案したアルゴリズムは混合行列の正確な推定を提供し,雑音に対してロバストである。3人のヒト被験者による実験結果は,実際のシナリオで提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2022 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 ,  検出 ,  雑音 ,  *レーダ ,  ヒト ,  多重化 ,  *通信方式 ,  親和性 ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 被験者 ,  *SIMO ,  ブラインドソース分離 ,  非接触 ,  混合行列 ,  マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： SIMO ,  レーダ ,  非接触 ,  マルチターゲット ,  呼吸 ,  センシング