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J-GLOBAL ID：201602228881122031   整理番号：16A0603947

再重みづけグリッドレススパース回復法に基づくDLSLA三次元SARイメージング【Powered by NICT】

DLSLA 3-D SAR Imaging Based on Reweighted Gridless Sparse Recovery Method

著者 (5件)： Bao Qian (Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Peng Xueming (Global R&D Centre, Carestream Health, Inc., Shanghai, China) ,  Wang Zhirui (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Lin Yun (Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hong Wen (Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 6  ページ： 841-845  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 下方に見える疎な線形アレイ3D合成開口レーダ(DLSLA 3-D SAR)クロストラック再構成は,通常,不完全な観察と解像度に限りがあった。不完全な観察は,アレイ素子の設置場所制限,損失,または偏差による等価アンテナ位相中心(APC)のスパースおよび不均一分布に起因する。スパース回復法は空間スパース性で振舞うことを三次元画像シーンのための不完全観察からの改善された分解能を持つ解を提供した。しかし,従来のグリッドベーススパース回復(GB-SR)法は,散乱体を離散化格子に位置しているという仮定の下で,オフグリッド効果または基底不整合問題が発生する。本短報において,筆者らはDLSLA三次元SARクロストラックイメージングのための,すなわち,再重みづけ格子なしスパース反復共分散ベースの推定(RGLS),再重みづけ方式に基づくグリッドレススパース回復(GL-SR)法を提案した。提案した方法は,グリッドレスSPICE(GLS)の長所,すなわち,自由オフグリッド効果とユーザパラメータを有し,再重みづけ方式を採用することにより,GLSよりも統計的により魅力的特性を有している。DLSLA三次元SARクロストラック再構成のためのGB SRとGLSR法の性能を比較する実験から分かるように,提案法がスパースデータや,不均一APCの分布の中で著しく性能を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 合成開口レーダ ,  基底 ,  *三次元 ,  散乱体 ,  再構成 ,  不整合 ,  *画像処理 ,  分解能 ,  *重みづけ ,  *透視図法 ,  線形性 ,  共分散
準シソーラス用語： 離散化 ,  三次元画像 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重みづけ ,  回復 ,  SAR ,  イメージング