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J-GLOBAL ID：201602239425921377   整理番号：16A0724055

圧縮センシングを用いた車載ミリ波SARに関する基礎検討

Fundamental Study on SAR with Millimeter Wave Automotive Radar by Using Compressed Sensing

著者 (4件)： 小林佑輔 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山田寛喜 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山口芳雄 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  杉山裕一 (富士通テン AS技術本部)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 143(SANE2016 21-30)  ページ： 47-52  発行年： 2016年07月14日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 安心安全な自動運転を実現するため,ACCに代表されるようなADASが開発されている。中でも,ミリ波は他の方式と比べて様々な特徴を持つため,これを用いたアプリケーションは特に注目されている。車載ミリ波レーダを用いてSARを行えば,省スペースかつ低コストで,カメラのような高分解能で広範囲の2次元イメージングが可能になり,ますます自動車の安全が高まると考えられる。一方で,ミリ波によるSARは観測データ量が膨大になってしまうという問題点もある。この問題を解決する手法として,圧縮センシング理論がある。これは,従来の手法よりも少ないデータ量から信号やイメージを再構成する技術であり,車載ミリ波SARに適応することで観測データ量を減少させることができる。本稿では,ミリ波SARに圧縮センシングを適用するため,SARにおける線形モデルを作成し,圧縮センシングを用いた屋外環境におけるSARイメージング結果を示す。また,2次元beamformer法によるSAR画像再構成手法とイメージング結果を比較し,少ないデータ量かつ短時間で散乱体を検出できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： 信号再生 ,  信号標本化 ,  *合成開口レーダ ,  自動運転 ,  制御 ,  レーダ ,  高分解能 ,  画像処理 ,  *EHF波 ,  数学モデル ,  画像再構成 ,  散乱体
準シソーラス用語： データ量 ,  *圧縮センシング ,  運転者支援システム ,  車載ミリ波レーダ ,  線形モデル ,  適応走行制御

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  車載 ,  ミリ波 ,  SAR ,  基礎