Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,309,906
Time-Frequency Distribution for Undersampled Non-stationary Signals using Chirp-based Kernel
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
YTH Nguyen, D McLernon, M Ghogho, A Zaidi
Nơi đăng:
Proceedings of the 5th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS 2018);
S
ố:
IEEE;
Từ->đến trang
: 2018;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Missing samples and randomly sampled non-stationary signals give rise to artifacts that spread over both the time-frequency and the ambiguity domains. These two domains are related by a two-dimensional Fourier transform. As these artifacts resemble noise, the traditional reduced interference signal-independent kernels, which belong to Cohen's class, cannot mitigate them efficiently. In this paper, a novel signal-independent kernel in the ambiguity domain is proposed. The proposed method is based on three important facts. Firstly, any windowed non-stationary signal can be approximated as a sum of chirps. Secondly, in the ambiguity domain, any chirp resides inside certain regions, which just occupy half of the ambiguity plane. Thirdly, the missing data artifacts always appear along the Doppler axis where the chirps auto-terms do not appear. Therefore, we propose using a chirp-based fixed kernel on windowed
ABSTRACT
Missing samples and randomly sampled non-stationary signals give rise to artifacts that spread over both the time-frequency and the ambiguity domains. These two domains are related by a two-dimensional Fourier transform. As these artifacts resemble noise, the traditional reduced interference signal-independent kernels, which belong to Cohen's class, cannot mitigate them efficiently. In this paper, a novel signal-independent kernel in the ambiguity domain is proposed. The proposed method is based on three important facts. Firstly, any windowed non-stationary signal can be approximated as a sum of chirps. Secondly, in the ambiguity domain, any chirp resides inside certain regions, which just occupy half of the ambiguity plane. Thirdly, the missing data artifacts always appear along the Doppler axis where the chirps auto-terms do not appear. Therefore, we propose using a chirp-based fixed kernel on windowed
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn