LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Prokopenko, Igor Grigorevich; National Aviation University; Martynchuk, Igor Andreevich; National Aviation University (2014)
Publisher: Национальный Авиационный Университет
Languages: English
Types: Unknown
Subjects: навчальна вибірка; непараметричний алгоритм виявлення; ранг; щільність розподілу ймовірності; ядерна функція, UDC 519.22, непараметрический алгоритм обнаружения; обучающая выборка; плотность распределения вероятности; ранг; ядерная функция, kernel function; learning sample; nonparametric detection algorithm; rank; probability density distribution
Розглянуто непараметричний алгоритм виявлення радіолокаційних шумоподібних сигналів, який може використовуватись як у випадках зміни параметра масштабу розподілу сигнальної вибірки при наявності сигналу, так і зсуву і показує більшу ефективність в порівнянні із класичними ранговими алгоритмами Рассмотрен непараметрический алгоритм обнаружения радиолокационных шумоподобных сигналов, который может применятся как в случаях изменения параметра масштаба распределения сигнальной выборки при наличии сигнала, так и сдвига и показывает большую эффективность по сравнению с классическими ранговыми алгоритмами The nonparametric detection algorithms of noise-type radar signals is considered, which will be applied as in cases of change of scale parameter of distribution of signal sample in the presence of the signal, and shift parameter and shows a big efficiency in comparison with classical ranks algorithms
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.