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J-GLOBAL ID：201802272643378940   整理番号：18A1806452

走査レーダのための広帯域スパース再構成【JST・京大機械翻訳】

Wideband Sparse Reconstruction for Scanning Radar

著者 (5件)： Zhang Yongchao (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Jakobsson Andreas (Centre for Mathematical Sciences, Lund University, Lund, Sweden) ,  Zhang Yin (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 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： 6055-6068  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： 最近,一般化スパース反復共分散ベース推定アルゴリズムを拡張して,走査レーダ応用におけるノルム制約を変化させることができた。本論文では,この開発にさらに,スパース信号の計算的に効率的な推定を提供できる広帯域辞書フレームワークを導入した。この手法は,積分要素から構成された粗格子辞書を最初に導入することによって形成される。最初に活性化されたバンドの推定を形成した後に,これらは保持され,微細化されるが,非活性化バンドは更なる最適化から捨てられ,より微細なグリッドを持つより小さくてズームされた辞書をもたらす。この方式を実行することにより,全体のパラメータ空間にわたるより大きな辞書を直接形成するのと比較して,はるかに低い計算コストで,信頼できるスパース信号再構成を可能にした。シミュレーションと実際のデータ処理結果は,提案した広帯域推定器が,性能の顕著な損失なしに,著しい計算節約を提供することを実証した。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： データ処理 ,  精密化 ,  積分 ,  共分散 ,  最適化 ,  不活性化 ,  ノルム ,  *再構成 ,  *レーダ ,  *走査 ,  *広帯域
準シソーラス用語： 計算コスト ,  パラメータ空間 ,  スパース信号 ,  推定アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 走査 ,  レーダ ,  広帯域 ,  スパース再構成