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J-GLOBAL ID：201702272842948691   整理番号：17A0047879

レーダ画像を改善するための競争:統計的スパース性ベースの技法における最近の進展の概要

The Race to Improve Radar Imagery: An overview of recent progress in statistical sparsity-based techniques

著者 (5件)： Zhao Lifan (School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore, 639798, Singapore) ,  Wang Lu (School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore, 639798, Singapore) ,  Yang Lei (School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore, 639798, Singapore) ,  Zoubir Abdelhak M. (ETIT, Signal Processing Group, Institute of Telecommunications, Darmstadt, Germany) ,  Bi Guoan (Nanyang Technological University, School of EEE, Block S1, Singapore, 639798, Singapore)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 33  号： 6  ページ： 85-102  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース性の利用は,過去数十年にわたるレーダーイメージングの分野を著しく進歩させ,処理画像の解像度と品質を実質的改善に導いた。圧縮センシング(CS)のさらなる最近の進展は,統計的スパース性が,検討する信号に先立って統計的なスパース性を課すことによって,さらなる性能上の利点をもたらすことを示唆している。本論文では,さまざまなレーダ画像アプリケーションのための統計的スパース性ベースの技術に関する最近の進展について包括的な調査を行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *レーダ画像 ,  *性質 ,  画像処理 ,  分解能 ,  画質 ,  信号再生 ,  信号標本化
準シソーラス用語： *スパース性 ,  レーダーイメージング ,  圧縮センシング

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： レーダ画像 ,  競争 ,  統計 ,  スパース性 ,  技法 ,  進展 ,  概要