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J-GLOBAL ID：202202237787423891   整理番号：22A0979947

ASTS:ステップ周波数信号のための注意ベーススペクトル打切り合成【JST・京大機械翻訳】

ASTS: Attention-based spectrum truncation synthesis for step frequency signals

著者 (4件)： Wang Qinxuan (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Qin Peinuan (School of Engineering(software), University of Melbourne,Melbourne,Australia) ,  Wei Xueyao (School of Mechanical Engineering and Electronic Information, China University of Geosciences,Wuhan,China) ,  Gao Meiguo (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 1848-1855  発行年： 2022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： 無線通信技術の発展によって,種々の特別なパルス波形は,特定の要求を満たすためにレーダ技術において広く使われている。ステップ周波数(SF)信号は,高精度ターゲット検出において一般的である,低い瞬時帯域幅,高い合成帯域幅,および高分解能の特性を持っている。したがって,SF信号に関する研究は最近大きな注目を集めている。本論文では,スペクトル合成に注意機構を導入し,最後に,スペクトルエイリアシングによって引き起こされるエネルギー変動の問題を解決するために,注意ベースのスペクトル操作合成(ASTS)と呼ばれる新しい方法を提案し,そして,著者らのASTS法は,ピークサイドローブ比(PSLR)におけるスペクトル重合せ合成(SSS)アルゴリズムより良好に機能した。さらに,移動ターゲットを検出するとき,RSF信号で生じる劇的な位相ジャンプに起因する検出において顕著な現象を見出した。理論解析により,この位相ジャンプを補償し,RSFがLSFと同じPSLR性能を達成する方法を示す公式を結論づけた。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 ,  レーダ ,  *スペクトル ,  位相 ,  帯域幅 ,  重合せ ,  高分解能 ,  エイリアシング
準シソーラス用語： 高精度 ,  理論解析 ,  ターゲット検出 ,  パルス波形 ,  周波数信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 周波数信号 ,  注意 ,  スペクトル ,  打切り