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J-GLOBAL ID：201702280898450480   整理番号：17A0885536

多段圧縮センシングを用いたスパース符号化にヒントを得た高分解能ISARイメージング【Powered by NICT】

Sparse Coding-Inspired High-Resolution ISAR Imaging Using Multistage Compressive Sensing

著者 (4件)： Hou Biao (Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhang Guang (Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Zhenwei (Xidian University, Xi’an, China) ,  Jiao Licheng (Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 53  号： 1  ページ： 26-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  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： 多段圧縮センシング(CS)に基づくスパース符号化にヒントを得た高分解能逆合成開口レーダ(ISAR)イメージングを提案した。短コヒーレント処理間隔(CPI)内の高交差距離分解能を達成するために,ISAR画像処理多重段階に,スパース符号化処理と見なすことができるを分割し,符号化と復号化行列を誤差逆伝搬アルゴリズムを用いた最適化問題を解くことにより得られる。復号化行列をスパース辞書と見なすことができ,著者らは復号化マトリックスとCS理論に基づく平滑化l_0ノルムアルゴリズムを利用したISAR画像を回復することができる。ISAR画像は,逆高速Fourier変換による時間領域エコーに変換し,エコーは次の段階のための入力とみなすことができる。各段階では,期待される高分解能ISAR画像を得るまで分解能が大幅に向上した。信号のエネルギーを段階的に蓄積された完全にでき,一層少ない騒音と集束ISAR画像を得ることができる。実験結果は,提案した方法は,他の最新技術と比較してより高い品質ISAR画像を得ることができることを,短いCPI内のISARイメージングへの有効なアプローチであることを示した。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： *画像処理 ,  画像 ,  多重化 ,  最適化問題 ,  高速Fourier変換 ,  *符号化 ,  *透視図法 ,  コヒーレンス ,  復号化 ,  *高分解能 ,  品質 ,  平滑化
準シソーラス用語： 時間領域 ,  *逆合成開口レーダ ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多段 ,  圧縮センシング ,  スパース符号化 ,  ヒント ,  高分解能 ,  ISAR ,  イメージング