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J-GLOBAL ID：201702279988989080   整理番号：17A0054672

局所スケール隠れMarkovモデルとViterbiアルゴリズムに基づくレーダサウンダーデータにおける層形成の自動強調と検出【Powered by NICT】

Automatic Enhancement and Detection of Layering in Radar Sounder Data Based on a Local Scale Hidden Markov Model and the Viterbi Algorithm

著者 (2件)： Carrer Leonardo (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 2  ページ： 962-977  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： レーダ探測器について,地上と宇宙応用における表面下研究のためのユニークな装置である。極性氷床への変化をモニタリングするためのと惑星体(例えば,火星)の研究のために広く採用されている。このようなシステムにより生成されるデータの非常に大きな量の解析はレーダグラムからの関連情報の客観的,正確,かつ高速抽出のための自動化技術の開発が必要である。本論文では,層境界の存在下でのレーダ応答をモデル化する,局所スケール隠れMarkovモデル(HMM)に基づく層境界の自動検出とViterbiアルゴリズム(VA,推論ステップを行う)のための新しい技術を提案した。提案した技法は,小さなradargram部分中で最もありそうな層境界の位置を推定するために観測データとH MMを用いたVAを実行する分割統治戦略に基づいている。最後に,推定した局所層位置を一緒につながること定義した検出戦略。さらに,検出段階を支援するための調整新しいradargram増強と雑音除去技法を提示した。提案手法の有効性は,火星の北極上の浅いレーダにより得られた異なるレーダグラム上でそれを試験することにより確認した。得られた結果は,最先端技術に関して各層境界(従って関連強度と幾何学的特性の)の位置を検索における提案した方法の優位性を指摘した。Copyright 2017 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： 宇宙空間 ,  高速度 ,  極性 ,  *成層 ,  雑音除去 ,  氷床 ,  モデリング ,  *レーダ ,  火星 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 幾何学的特徴 ,  最先端技術 ,  ガバナンス ,  自動検出 ,  *Viterbiアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： スケール ,  隠れMarkovモデル ,  Viterbiアルゴリズム ,  層形成