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J-GLOBAL ID：201702217500318407   整理番号：17A1037590

TSVDは最小を用いた走査型レーダの角度超解像のための最適化二乗【Powered by NICT】

TSVD with least squares optimization for scanning radar angular super-resolution

著者 (5件)： Wu Yang (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yin (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yongchao (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Yulin (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Jianyu (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RadarConf17  ページ： 1450-1454  発行年： 2017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： 方位分解能は走査レーダの適用を制限している。いくつかの超解像法は,角度分解能を改善するために提案した。しかし,雑音増幅と端損失に悩まされている。本論文では,走査レーダのための新しい角度超解像手法を提示した。角度超解像問題は逆問題であり,それは特異値集合の線形結合により記述されるに変換される。特異値分解(SVD)法により,小特異値は溶液信頼できないことを引き起こすことを実証した。雑音増幅を抑制し,コンボリューション行列を正方形に切除されたときのエッジ情報が失われるという問題を解決するために,最小二乗最適化法を用いた打切り特異値分解(TSVD),LSTSVDと呼ばれるを開発した。シミュレーションと実験結果は,提案したLSTSVD法はエッジ情報の雑音増幅と損失なしに方位分解能を向上させることができることを示した。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： 特異値分解 ,  *最適化 ,  逆問題 ,  *走査 ,  畳込み ,  *レーダ ,  最小二乗法 ,  *超解像 ,  打切 ,  雑音
準シソーラス用語： 線形結合 ,  特異値 ,  角度分解能 ,  方位分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 構造動力学  (HD02000E) ,  移動通信  (ND08030H) ,  静電気学,静磁気学  (BD01010C) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  音波伝搬  (BB03030G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 走査型 ,  レーダ ,  超解像 ,  最適化