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J-GLOBAL ID：201802248893239556   整理番号：18A1806446

SAR地上移動目標イメージングのための最適2Dスペクトルマッチング法【JST・京大機械翻訳】

An Optimal 2-D Spectrum Matching Method for SAR Ground Moving Target Imaging

著者 (6件)： Li Zhongyu (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wu Junjie (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Zhutian (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Yulin (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Haiguang (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Jianyu (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 10  ページ： 5961-5974  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 合成開口レーダ(SAR)画像において,地上移動ターゲット(GMT)の画像は,スミア,歪み,シフトする。現在のGMT画像処理法は,主に距離Dopplerアルゴリズムに基づいており,2つの主要な欠点がある。1)距離セル移動補正(RCMC)とDopplerパラメータ推定の間の結合,2)交差項は非線形推定法の性能を劣化させる。本論文では,SAR GMTイメージングのための最適二次元スペクトルマッチング法を提案した。この方法の主な革新または利点は,GMTイメージング問題が制約付き最適化問題に変換され,微分進化が高処理効率を保証するために適用されることである。それらがDoppler重心変動補償と距離シフト補償処理に関連しているので,すべてのGMT点散乱体はよく焦点を合わせて,よく位置することができる。現在の方法と比較して,本方法によって示す改良は,3つの主要な利点を含んだ。1)RCMCとDopplerパラメータ推定を同時に達成できる。2)同時および交差トラックGMT速度は同時に推定できる。そして,3)本方法は,単一静的およびバイスタティックSARの両方に適用することができた。数値シミュレーションと実験データ処理により,提案した方法の有効性とロバスト性を検証した。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： *マッチング ,  ロバスト性 ,  画像 ,  制約付最適化問題 ,  パラメータ推定 ,  合成開口レーダ ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  測定データ ,  重心 ,  *画像処理 ,  動き補償
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  微分進化 ,  スミア ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： SAR ,  地上 ,  移動目標 ,  イメージング ,  2D ,  スペクトル ,  マッチング