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J-GLOBAL ID：201802231141397057   整理番号：18A0706881

新しい円モデルに基づく方位可変残差RCMCと拡張非線形チャープスケーリングを用いた焦点高分解能高スキントSARデータ【JST・京大機械翻訳】

Focus High-Resolution Highly Squint SAR Data Using Azimuth-Variant Residual RCMC and Extended Nonlinear Chirp Scaling Based on a New Circle Model

著者 (6件)： Zhong Hua (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhang Yanjun (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Chang Yuliang (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Liu Erxiao (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Tang Xianghong (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhang Jianwu (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 4  ページ： 547-551  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 線形距離歩行補正とキーストン変換の組合せは,線形範囲細胞移動(RCM)を完全に除去し,距離-方位角結合を緩和する有効な方法であるため,高分解能高スクワット合成開口レーダ(SAR)データに焦点を合わせるための良い選択である。しかし,この種の画像処理アルゴリズムの結果は,2-D-バリアント残留RCMと変動依存性Doppler位相を生成する。高品質SAR画像を得るために,方位角不変残留RCM補正(RCMC)と拡張非線形チャープスケーリング(ENLCS)を用いた改良画像アルゴリズムを提案した。新しい円モデルを構築し,残留高次RCMとDoppler位相の方位角-バリアント特性を解析した。この円モデルに基づいて,方位角変異体残差RCMCを,四次位相関数を乗算することによって実行し,改良ENLCSを,方位角圧縮のための方位角等化を達成するために引き出した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの優れた性能を検証した。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： 方位角 ,  歩行 ,  不変性 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  等化 ,  合成開口レーダ ,  シミュレーション ,  *線形性 ,  *高分解能 ,  位相 ,  *残差
準シソーラス用語： 位相関数 ,  SAR画像 ,  画像処理アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (10件)： 円 ,  モデル ,  方位 ,  可変 ,  残差 ,  拡張 ,  非線形 ,  焦点 ,  高分解能 ,  SAR