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J-GLOBAL ID：201702246315140534   整理番号：17A1026470

レーダ断面積イメージングのための新しい正則化法【Powered by NICT】

A new regularization method for radar cross section imaging

著者 (4件)： Benoudiba-Campanini Thomas (CEA CESTA DAM, F-33114 Le Barp, France) ,  Minvielle Pierre (CEA CESTA DAM, F-33114 Le Barp, France) ,  Massaloux Pierre (CEA CESTA DAM, F-33114 Le Barp, France) ,  Giovannelli Jean-Francois (IMS, Univ. Bordeaux, CNRS, BINP, F-33400 Talence, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUCAP  ページ： 1419-1423  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： レーダ断面積解析は物体の散乱挙動の研究である。目的は後方散乱電場の測定からの主な散乱体を決定することである。レーダ断面積イメージングによって達成される。解決するシステムである劣決定ので,これは不良設定逆問題を導いた。事前情報を加えることにより問題を正則化するため必要である。本論文では,レーダ断面イメージングのための新しい拘束とスパース正則化法を提案した。ターゲットの有限空間電磁拡張と散乱体の期待される少数に基づいている。L1ペナルティとサポート制約を持つ最小二乗基準を開発した。乗算器の交互方向法上に置かれた効率的アルゴリズムによって最小化される。実散乱測定への応用は非常に有望であり,限られた計算時間であった。従来の方法と比較して,画像分解能が大幅に増加した。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： 透視図法 ,  散乱 ,  逆問題 ,  *レーダ断面積 ,  ペナルティ ,  後方散乱 ,  *画像処理 ,  最小二乗法 ,  電場 ,  CPU時間 ,  *レーダ ,  *正則化 ,  乗算器 ,  散乱体
準シソーラス用語： 事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： レーダ断面積 ,  イメージング