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J-GLOBAL ID：201702244354663694   整理番号：17A0094886

信号の過渡的スパース表現に基づくAISのための個体識別方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Novel Fingerprint Identification Method Based on Sparse Representation for Transient of AIS Emitter

著者 (2件)： Jia Yongqiang (Center for Cyber Security,School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China) ,  Gan Lu (Center for Cyber Security,School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 32  号： 10  ページ： 1146-1152  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 本論文では,民間の船舶自動報告システムにおける通信源の個体識別の問題を解決するために,信号の過渡的スパース表現に基づく個体識別法を提案した。このアルゴリズムは,信号の過渡的サンプルのクラス情報を完全に利用して,サンプルのまばらな表現構造を維持することができる射影変換を解決することによって,低次元特徴ベクトルを抽出することができた。このアルゴリズムは,クラス間の特徴の再構成誤差を最大化し,クラス内の特徴の再構成誤差を最小化することによって,目的関数を構築して射影変換を解決し,低次元判別部分空間における最小スパース表現再構成誤差判定基準を用いてテストサンプルの属性を判定する。実際のデータ処理結果は,提案したアルゴリズムが効果的に異なるエミッタの個体を識別することができることを示した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの正当性と有効性を実証し,そして,平均認識率は既存のアルゴリズムよりも優れている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *再構成 ,  データ処理 ,  目的関数 ,  船舶 ,  シミュレーション ,  通信 ,  判定基準 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識率 ,  部分空間 ,  特徴ベクトル ,  低次元 ,  射影変換 ,  *個体識別 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： specific emitter identification ,  sparse representation ,  reconstruction error

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  AIS ,  個体識別 ,  提案