クラスタ分析を用いたレーダパルス列分離の性能検討
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概要
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パッシブセンサによるレーダ認識・識別では、受信レーダパルス列からレーダの特徴を抽出し、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、受信レーダパルス列は、図1のように、複数の種類のレーダパルスが混在したものとなる。これを混在レーダパルス列ということにする。この混在レーダパルス列から、各レーダの特徴を抽出する場合、レーダパルスを分類し、各レーダ毎のレーダパルス列に分離する必要がある。こ[figure]れまでクラスタ分析の一手法であるK-means法とAICを用い、レーダパルス列分離を行う手法を提案した。本稿では、シミュレーションにより求めた本手法の分離性能と演算時間について報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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