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J-GLOBAL ID：201802214429919994   整理番号：18A2038485

波形設計法に基づくSAR画像のクラッタ抑制【JST・京大機械翻訳】

Clutter Suppression for Sar Image Based on Waveform Design Method

著者 (5件)： Zhu Bingqi (Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai, China) ,  Lu Manjun (Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai, China) ,  Du Ke (Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai, China) ,  Yu Xiangzhen (Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai, China) ,  Dong Qianli (Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 2294-2297  発行年： 2018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： 本論文では,クラッタを抑制し,ターゲットの明確なマイクロ波画像を生成するための計算法を提案した。それは,特別な応用のためのSARに適している。非線形再帰モデルをSAR動作原理に導入し,その前の状態に基づいて各方位角位置におけるターゲットとクラッタの応答を推定するために,Gauss分布と仮定されるように,キューKalmanフィルタ(CKF)アルゴリズムを用いた。Neyman-Pearson基準に基づく最適波形は,その方位角経路に沿ったセンサ飛行として繰り返し設計され,送信信号として使用される。次に,クラッタ抑制フィルタを設計し,ターゲット応答の大部分を維持しながら,クラッタ応答を抑制するために追加した。したがって,クラッタ応答からのより少ない擾乱によって,著者らは従来の方位角整合フィルタによってSAR画像を作り出すことができた。シミュレーションは,クラッタ抑制フィルタがクラッタ応答を著しく減少させ,著者らのアルゴリズムが異なるクラッタ抑制フィルタパラメータに基づくSAR画像の信号対クラッタプラス雑音比(PSNR)を大いに改善することを示した。このように,この新しいアルゴリズムは,ターゲットに関する事前情報が利用可能であるとき,特別なターゲット画像化に適している可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 待ち行列 ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  飛翔 ,  正規分布 ,  フィルタ ,  画像処理 ,  方位角 ,  雑音 ,  アルゴリズム ,  整合フィルタ ,  *クラッタ
準シソーラス用語： 画像化 ,  事前知識 ,  動作原理 ,  SAR画像 , 【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 (3件)： 波形設計 ,  SAR画像 ,  クラッタ