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J-GLOBAL ID：201702247704454520   整理番号：17A0343136

高分解能アクティブソナーのための強い残響抑制に関する研究【Powered by NICT】

Research on strong reverberation suppression for high resolution active sonar

著者 (4件)： Xu Yanwei (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences) ,  Yan Shefeng (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Xiaochuan (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences) ,  Xu Da (Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Shengxue Xuebao  (Shengxue Xuebao)
巻： 35  号： 4  ページ： 371-383  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2813A  ISSN： 0217-9776  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アクティブソナーの分解能向上は残響を抑制することができる。が,Rayleigh分布から発散するK分布にエンベロープデータ分布になった。散乱スペックル強く,K分布尾部の重かった。これらの強い散乱スペックルのエンベロープ振幅は通常は非常に大きい。干渉目標として,強い残響は背景パワーレベル推定とターゲット検出の性能を低下させた。ファジィ統計的正規化処理(FSNP)を最初に強い残響を抑制するために導入した。強い残響とFSNPはK分布ソナーデータの分布にどのように影響するか研究した。強残響とFSNPによる定誤警報確率(CFAR)検出性能に及ぼす影響もシミュレートし,解析した。FSNPと従来のCFAR検出器に基づくCFAR検出器間の性能比較を行った。シミュレーション結果は強い残響は干渉K分布データの形状パラメータは,元のK分布データのそれよりも小さくなるにすることができることを示した。FSNPは強い残響を抑制できるが,形状パラメータ値を増加させ,形状パラメータ推定とCFAR検出器の性能を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *分解能 ,  スペックル ,  *高分解能 ,  正規化 ,  Rayleigh分布 ,  検出器 ,  曖昧さ ,  *残響
準シソーラス用語： 形状パラメータ ,  性能比較 ,  検出能 ,  CFAR ,  ターゲット検出 ,  K分布 ,  *アクティブソナー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  水中音響応用  (BB03090U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高分解能 ,  アクティブソナー ,  残響 ,  研究