文献

J-GLOBAL ID：201802276868417344   整理番号：18A1597376

圧縮センシングに基づく冗長フレームと切断SVDを用いた線形アレイSAR画像化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Linear Array SAR Imaging Algorithm Using the Redundant Frame and Truncated SVD Based on Compressed Sensing

著者 (4件)： Zhao Yichao (National University of Defense Technology, College of Electronic Science, Changsha, China) ,  Xiong Boli (National University of Defense Technology, College of Electronic Science, Changsha, China) ,  Quan Sinong (National University of Defense Technology, College of Electronic Science, Changsha, China) ,  Su Yi (National University of Defense Technology, College of Electronic Science, Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CITS  ページ： 1-5  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： 線形アレイSAR(LASAR)システムを最適化するために,不均一線形アレイを通常用いて,必要なアレイ要素の数を減少させた。しかし,データ収集は不規則なサンプリングであるかもしれない。それは従来の画像アルゴリズムのために実用的でない。本論文では,不均一線形アレイに対する圧縮センシング(CS)アプローチに基づいて,不規則サンプリングデータに対する画像化アルゴリズムを提案した。寄与は2倍である。最初に,それはより多くのサンプルを提供するために冗長なフレームを採用して,満足な分解能を達成した。第二に,大量の計算を減少させるために,それは短縮特異値分解(TSVD)とCSアルゴリズムを結合するが,画像品質は汚染されない。理論解析とシミュレーション結果の両方を提示して,提案したアルゴリズムの妥当性を実証した。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： *画像 ,  *冗長性 ,  データ収集 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  画質 ,  分解能 ,  特異値分解 ,  *線形性
準シソーラス用語： 理論解析 ,  *画像化 ,  SAR画像 ,  *圧縮センシング , 【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 (6件)： 圧縮センシング ,  冗長 ,  線形 ,  アレイ ,  SAR画像 ,  アルゴリズム