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J-GLOBAL ID：202202264927647569   整理番号：22A1129692

ブロック反復方向最小分散アルゴリズムとオンラインスペクトルターゲット検出の応用【JST・京大機械翻訳】

Block iterative steered minimum variance algorithm and its application in line-spectrum target detection

著者 (2件)： Guo Haoquan (上海船舶電子設備研究所,上海201108) ,  Zhu Daizhu (上海船舶電子設備研究所,上海201108;水声対抗技術重点実験室,上海201108)
資料名： Harbin Gongcheng Daxue Xuebao  (Harbin Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 1  ページ： 55-61  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1512A  ISSN： 1006-7043  CODEN： HGHPF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最小分散ビーム形成アルゴリズムの計算量が大きい難題に対して、本論文では、一次再帰フィルタ、行列逆補助定理と行列ブロックの逆変換に基づくブロック反復誘導最小分散アルゴリズムを提案し、古典的誘導最小分散アルゴリズムの良好な性能を維持しながら、その計算量を大幅に低減した。行列要素数がMであるとき,新しいアルゴリズムの計算量は,およそ1/4Mであった。シミュレーションと実験結果は,以下を示した。新アルゴリズムは,古典的誘導最小分散アルゴリズムの高方位分解能と弱いターゲット検出の特性に優れ,良好なロバスト性を持ち,狭帯域線スペクトルターゲットに対して平均2dB程度の検出利得を獲得でき,工学応用,特に線スペクトルターゲットの検出に対して重要な意味を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出 ,  *ターゲット ,  計算量 ,  利得 ,  逆変換 ,  再帰フィルタ ,  狭帯域 ,  線スペクトル ,  ロバスト性 ,  ビーム成形 ,  *分散アルゴリズム
準シソーラス用語： 行列要素 ,  ターゲット検出 ,  *最小分散 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の船舶  (QJ05030H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  最小分散 ,  アルゴリズム ,  オンライン ,  スペクトル ,  ターゲット検出 ,  応用