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J-GLOBAL ID：202202281839808622   整理番号：22A0977362

非凸制約付き最小二乗最適化に基づく展開マルチプラットフォームレーダノードによる強化ターゲット位置決め【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Target Localization With Deployable Multiplatform Radar Nodes Based on Non-Convex Constrained Least Squares Optimization

著者 (4件)： Aubry Augusto (Department of Electrical and Information Technology Engineering, University of Naples Federico II, La Napoli, Italy) ,  Braca Paolo (Centre for Maritime Research and Experimentation, La Spezia, Italy) ,  De Maio Antonio (Department of Electrical and Information Technology Engineering, University of Naples Federico II, La Napoli, Italy) ,  Marino Angela (Department of Electrical and Information Technology Engineering, University of Naples Federico II, La Napoli, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 1282-1294  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 1つの送信機と多重受信機から成るマルチプラットフォームレーダネットワークにおける3D位置確認のための新しいアルゴリズムを提案した。モノスタティックセンサ放射パターンの特徴を利用するために,アドホック制約をターゲット位置確認プロセスに課した。したがって,局在化問題は,準閉形レバーグKarus-Kuhn-Tucker(KKT)条件で大域的に解かれた非凸制約最小二乗(LS)最適化問題として定式化される。新しいアルゴリズムの性能を,ベンチマーク根Cramer Rao Bound(RCRLB)および公開文献からのいくつかの競争者と比較して,二乗平均平方根誤差(RMSE)に関して評価した。結果は,特に低信号対雑音比(SNR)レジームにおいて,対応する方法論よりも低RMSEを確実にすることができる新しい戦略の有効性を確認した。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： SN比 ,  アルゴリズム ,  *最小二乗法 ,  *最適化 ,  *レーダ ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  受信機 ,  送信機 ,  多重化 ,  放射パターン ,  三次元 ,  凸形 ,  定式化 ,  ベンチマーク

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 凸 ,  制約 ,  最小二乗 ,  最適化 ,  展開 ,  強化 ,  ターゲット