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J-GLOBAL ID：202202261435645174   整理番号：22A0456351

非均質および非Gauss型海面クラッタにおけるレーダターゲットの非対称検出【JST・京大機械翻訳】

Persymmetric Detection of Radar Targets in Nonhomogeneous and Non-Gaussian Sea Clutter

著者 (3件)： Xue Jian (School of Communication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Xu Shuwen (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Liu Jun (Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5103709.1-9  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 本論文では,非均質および非Gauss海面クラッタに埋め込まれたレーダターゲットの検出問題を検討した。不均一性は,クラッタスペックル共分散行列を推定するための二次データの不十分さをもたらし,非Gauss性は,海面クラッタがスパイキになるようになる。本論文では,クラッタ共分散行列の非対称性を採用して二次データの必要条件を緩和し,クラッタテクスチャの事前分布を利用してクラッタ非Gauss性に取り組んだ。そのようなクラッタ知識に基づいて,3つの適応検出器を,一般化尤度比試験の原理,Wald試験,およびRao試験に従って提案する。3つの検出器は,クラッタスペックル共分散行列とクラッタ電力平均の両方に関して,一定の誤り警報率(CFAR)特性を確実にすることを証明した。シミュレーション実験は,3つの検出器がそれらの競争者より優れていることを示した。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： シミュレーション ,  *レーダ ,  *正規分布 ,  電力 ,  *海面クラッタ ,  *非対称性 ,  検出器 ,  *クラッタ ,  不均一性 ,  必要条件
準シソーラス用語： CFAR ,  共分散行列 ,  尤度比 ,  誤警報 ,  適応検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss型 ,  海面クラッタ ,  レーダ ,  ターゲット ,  非対称