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J-GLOBAL ID：202202259009829526   整理番号：22A0203914

HFSWRのための多方向辞書学習に基づく自動ターゲット検出法【JST・京大機械翻訳】

An Automatic Target Detection Method Based on Multidirection Dictionary Learning for HFSWR

著者 (4件)： Wang Xinyang (Research Institute of Electronic Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Li Yang (Research Institute of Electronic Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Ning (Research Institute of Electronic Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Cong Yuting (School of Mechatronics Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3504105.1-5  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： 高周波表面波レーダ(HFSWR)システムにおけるターゲット検出は,レーダリターンが様々な干渉源によって強く汚染されるので,挑戦的なタスクである。検出問題に取り組むために,本論文はHFSWRのための多方向辞書学習に基づく自動検出法を提示した。最初に,時変クラッタ環境を認識するために,クラッタ同定と統計解析を行った。実データの解析は,HFSWRシステムにおけるクラッタが空間相関と幾何学的方向を有することを示した。第2に,この情報によって動機づけられて,空間的および幾何学的方向情報が多方向辞書によってよく表現されるマルチ方向辞書学習ベースの一定の誤り警報率(MDDL-CFAR)検出器を設計した。MDDL-CFARは同時に辞書を学習し,検出閾値を適応的に設定するためにクラッタ統計量を推定することができる。HFSWRデータセットに関する実験結果は,提案した検出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： 干渉 ,  表面波 ,  レーダ ,  HF【周波数】 ,  *検出法 ,  統計量 ,  検出器 ,  クラッタ ,  有効性
準シソーラス用語： CFAR ,  自動検出 ,  空間相関 ,  誤警報 ,  ターゲット検出 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多方向 ,  辞書学習 ,  ターゲット検出