文献

J-GLOBAL ID：201602285777420694   整理番号：16A0655468

連続圧縮センシングによる最大sparsenアレイ【Powered by NICT】

Maximally sparsen arrays via continuous compressive sensing

著者 (4件)： Lin Jincheng (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ma Xiaochuan (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hao Chengpeng (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Min (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： OCEANS  ページ： 1-4  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： できる限り少ない要素を持つ非一様ソナーアレイの合成のための革新的な技術を提案した。本論文では,連続圧縮センシング(CCS)に基づく線形アレイパターン合成のための新しい方法を紹介した。開口制約を受ける参照パターンが与えられた時,提案した方法は,ソナーセンサの位置,その数は最大限に低減されるの厳密解を可能にした。センサの励起と位置は従来CS法で用いられるサンプリンググリッドの制約なしで正確に予測した。数値実験により,提案した合成方法である最大疎な線形アレイの設計,最先端スパースアレイ合成法と比較してもアレイ素子を節約できることを示した。Copyright 2016 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： 開口 ,  *制約条件 ,  線形性 ,  厳密解 ,  センサ
準シソーラス用語： 数値実験 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 圧縮センシング ,  アレイ