クラスタ分析を用いたレーダパルス列分類
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概要
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パッシブセンサによる認識・識別では、図1のように、受信信号からレーダの特徴を[figure]抽出し、これらの特徴を既知のレーダの特徴と比較し、レーダの認識・識別を行なっている。しかし、複数のレーダからレーダパルスを受信すると、受信レーダパルスは、複数の種類のレーダパレスが混合したものとなる。これを混合レーダパルス列ということにする。混合レーダパルス列から、各レーダの特徴を抽出する場合、図2のように、レーダパルスを分類し、各レーダパルス毎のレーダパルス列を求める必要がある。本稿では、[figure]クラスタ分析(K-means法)とAIC(Akaike'S Information Criterion)によって、レーダパルス列分類をし、この分類結果から各レーダの特徴を求めた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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