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J-GLOBAL ID：201602266707186420   整理番号：16A0798474

バイスタティックSARのためのMarkovランダム場に基づくマルチチャネルDEM再構成法【Powered by NICT】

Multichannel DEM reconstruction method based on Markov random fields for bistatic SAR

著者 (3件)： Hong Feng (Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences(IECAS), Department of Space Microwave Remote Sensing System) ,  Tang Jiangwen (Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences(IECAS), Department of Space Microwave Remote Sensing System) ,  Lu Pingping (Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences(IECAS), Department of Space Microwave Remote Sensing System)
資料名： Science China. Information Sciences  (Science China. Information Sciences)
巻： 58  号： 6  ページ： 062302-1-062302-14  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2579A  ISSN： 1674-733X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： そのかなりの利点のために,多チャネルバイスタティック合成開口レーダ(BiSAR)のSconfig-urationとDEM再構成を行うために非常に興味深く,特に有用であると思われる。多チャネル干渉合成開口レーダ(InSAR)の典型的な処理フローでは,統計的方法または反復法に基づく技術は,特定のBiSAR配置の限界と非常に良く機能しない。さらに,異なるベースラインの再構成の正確さと精度の間のトレードオフを克服する必要がある。多チャネルBiSAR配置の利点に基づいて,基本的な考え方は,全MRF(Markov確率場)エネルギー関数の最適化を支援すると振幅データ,反復再構成結果とML結果の共同利用である。不連続性とエネルギー関数に係る,BiSARのためのMarkov確率場(MRF)に基づいた多チャネルDEM再構成法は正しいが,より正確な結果を達成するために提案する。その後,重みパラメータと処理フローを決定するための方法を提示した。最後に,模擬問題および実データを用いた実験により,提案した方法を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *再構成 ,  共同利用 ,  統計的方法 ,  不連続性 ,  逐次近似 ,  最適化 ,  合成開口レーダ ,  基準線
準シソーラス用語： 反復再構成 ,  エネルギー関数 ,  Markov確率場 ,  InSAR ,  *マルチチャネル ,  *確率場 ,  *バイスタティックSAR , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 干渉合成開口レーダ(InSAR) ,  Markov確率場(MRF) ,  アンラッピング ,  多チャネル/マルチベースライン ,  バイスタティックSAR(BiSAR(Bistatic合成開口レーダ)) ,  数値標高モデル(DEM)

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： バイスタティックSAR ,  ランダム場 ,  マルチチャネル ,  DEM