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J-GLOBAL ID：201702255989245781   整理番号：17A1677159

LFMCWシステムに基づく分散SARの高分解能イメージング法の研究【JST・京大機械翻訳】

Signal Model and High-resolution Imaging Approach for Distributed SAR Based on LFMCW Signals

著者 (5件)： Li Kun (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室 北京 100190; 中国科学院大学 北京 100049) ,  Liang Xingdong (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室 北京 100190) ,  Chen Longyong (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室 北京 100190) ,  Wang Jie (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室 北京 100190) ,  Wu Yirong (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室 北京 100190)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 2  ページ： 437-443  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 分散小型衛星SARは小型化と低コスト衛星搭載SARシステムを実現するための重要な方法であるが,このシステムにおいて,分散システムの資源を十分に利用し,高分解能画像を実現することは重要な問題の一つである。本論文では,LFMCW信号に基づく分散小型衛星プラットフォームSARを実現する方法を提案し,方位角編隊飛行の微小衛星構造に基づいて,信号モデルと高分解能イメージング法を研究した。本論文では,複数の小型衛星の同時送信と受信周波数LFMCW信号を用いて,異なる周波数帯における受信アンテナの等価位相中心を再構成し,信号を周波数帯に合成し,高分解能SARイメージングを実現した。この方法は分散プラットフォーム信号の周波数帯合成を実現し、高分解能LFMCW SAR技術の微小衛星プラットフォーム上での応用に理論的なサポートを提供した。シミュレーション結果は,理論的解析の正当性と方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 小型化 ,  方位角 ,  *画像処理 ,  周波数帯 ,  シミュレーション ,  受信アンテナ ,  送信 ,  再構成 ,  受信 ,  分散系 ,  *高分解能 ,  周波数
準シソーラス用語： 信号モデル ,  小型衛星 ,  *高精細画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SAR ,  Distributed micro-satellite ,  MIMO ,  LFMCW ,  Sub-band synthesis

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： SAR ,  高分解能イメージング ,  研究