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J-GLOBAL ID：202202247298676622   整理番号：22A0457017

増分WienerフィルタによるGNSSベース受動レーダの距離分解能改善【JST・京大機械翻訳】

Range Resolution Improvement of GNSS-Based Passive Radar via Incremental Wiener Filter

著者 (4件)： He Zhenyu (Department of Land Surveying and Geo-Informatics, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Yang Yang (Department of Land Surveying and Geo-Informatics, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Chen Wu (Shenzhen Research Institute, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Weng Duojie (Shenzhen Research Institute, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4020005.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)ベースの受動レーダは,GNSS信号の弱い信号強度と比較的狭い信号帯域幅のために,短い操作範囲と低い範囲分解能問題から被った。範囲分解能を増加させるために,このレターは,共同ターゲット検出と範囲分解能改善方法を提案する。最初に,背景雑音からターゲット応答に対する適切な積分利得を確保するために,長時間積分技術を実行した。次に,ターゲット検出器を利用して,目標応答とそのピーク信号対雑音比(PSNR)を得た。その後,増分Wienerフィルタを実装し,正則化パラメータとしてPSNRの逆数を用いて距離分解能を効率的に強化した。現場試行結果は,提案した方法の有効性を確認して,提案方法が,打切特異値分解(TSVD)方式とTikhonov法より良い範囲分解能強化性能を提供するだけではなく,また,より高い計算効率を有することを示した。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： 分解能 ,  利得 ,  有効性 ,  *Wienerフィルタ ,  特異値分解 ,  *GNSS
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  計算効率 ,  ピーク信号対雑音比 ,  信号強度 ,  距離分解能 ,  ターゲット検出 ,  *パッシブレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 増分 ,  Wienerフィルタ ,  GNSS ,  受動レーダ ,  距離分解能