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J-GLOBAL ID：201702284368823728   整理番号：17A0198123

ハイブリッドマッチング追跡アルゴリズムに基づくMIMOレーダのまばらな画像化方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Imaging Method for MIMO Radar Based on Hybrid Matching Pursuit

著者 (3件)： Wang Wei (Automation College, Harbin Engineering University) ,  Zhang Bin (Automation College, Harbin Engineering University) ,  Li Xin (Automation College, Harbin Engineering University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 10  ページ： 2415-2422  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多入力多出力(MIMO)レーダは,新しいレーダシステムとして,高分解能と実時間の利点を有する。観測領域のスパース性のため,MIMOレーダ画像は圧縮センシングの方法で処理することができる。しかし,既存のMIMOレーダ画像処理アルゴリズムにおいて,直交マッチング追跡アルゴリズム(OMP)には,画像のアーチファクトがあり,部分空間追跡アルゴリズム(SP)は低い分解能を持っている。これらの問題を解決するために,本論文は,MIMOレーダのまばらなイメージングを実現するために,ハイブリッドマッチング追跡アルゴリズムと呼ばれる圧縮センシングアルゴリズムを提案した。2つの貪欲回復アルゴリズムを結合することによって,OMPアルゴリズムを用いて,直交信号と直交アルゴリズムを選択し,高分解能でアーチファクトを持たないレーダ画像を選択した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 直交性 ,  レーダ画像 ,  *アルゴリズム ,  分解能 ,  高分解能 ,  *レーダ ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 部分空間 ,  画像処理アルゴリズム ,  圧縮センシング ,  スパース性 ,  *MIMO ,  *画像化 ,  *MIMOレーダ ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MIMO radar ,  Compressive sensing ,  Sparse imaging ,  Greedy algorithm

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： マッチング追跡 ,  アルゴリズム ,  MIMOレーダ ,  画像化 ,  提案