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J-GLOBAL ID：201702245790801039   整理番号：17A0457608

デチャープSARを用いた障害物検出【Powered by NICT】

Obstacle sensing using dechirp SAR

著者 (4件)： Jiang Zhibiao (College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Wang Jian (College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Song Qian (College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Zhou Zhimin (College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 1456-1460  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 障害物検出は,屋外環境における無人地上車(UGV)のための知覚における最も困難な問題の一つである。,ステレオビジョン,赤外検出器とレーザレーダのような規則的な障害物センサはunconstructed環境でのそれらの限られた性能を持っている。本論文では,超広帯域合成開口レーダ(SAR)を用いたUGVのための障害物を検知した。デチャープ法はSAR画像に適用した高サンプルレートとシステム貯蔵容量を低減した。超広帯域SARエコーモデルを構築し,デチャーププロセスについて概説した。逆投影(BP)を採用して,二次元の複雑な画像を形成した。最後に,筆者らは筆者らの超広帯域SARの障害物検出性能を試験するためにスパース草で覆われた土地盤における試作現場実験を行った,散乱画像における特別な散乱特性を示したものである。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： 赤外検出器 ,  二次元 ,  現場試験 ,  画像 ,  立体視 ,  透視図法 ,  合成開口レーダ ,  *チャープ ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  散乱特性 ,  逆投影 ,  SAR画像 ,  超広帯域 ,  屋外環境 ,  *障害物検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： SAR ,  障害物検出