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J-GLOBAL ID：201702221749984347   整理番号：17A1026526

GPRデータの革新的処理による埋設物体検出と画像化【Powered by NICT】

Buried object detection and imaging through innovative processing of GPR data

著者 (4件)： Salucci Marco (ELEDIA Research Center (ELEDIA@L2S - UMR 8506), Gif-sur-Yvette, France) ,  Tenuti Lorenza (ELEDIA Research Center (ELEDIA@UniTN - University of Trento), Trento, Italy) ,  Poli Lorenzo (ELEDIA Research Center (ELEDIA@UniTN - University of Trento), Trento, Italy) ,  Massa Andrea (ELEDIA Research Center (ELEDIA@L2S - UMR 8506), Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUCAP  ページ： 1703-1706  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： 処理地中レーダ(GPR)データのための革新的な二次元(2D)逆散乱(IS)法は,埋め込まれたドメインの電磁特性を検索した。開発したGPR ISアプローチは,問題未知数と情報データの間の比率を減少させるために利用可能な測定の広帯域特性と多重解像度(MR)方式に対応する多重周波数(MF)戦略を利用した。さらに,カスタマイズされたパーティクルスワーム最適化器(PSO)が発生しMFコスト関数の大域最適,局所最小値の高い密度(すなわち,偽の解)によって特徴づけられるを見つけることに決定論的手法の限界を克服するために利用した。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： 地中レーダ ,  *埋設 ,  費用関数 ,  二次元 ,  カスタム化 ,  広帯域
準シソーラス用語： 決定論的方法 ,  粒子群最適化 ,  多重周波数 ,  多重解像度 ,  逆散乱 ,  *画像化 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPR ,  埋設 ,  物体検出 ,  画像化