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J-GLOBAL ID：201902221401335308   整理番号：19A0898369

全変動最小化を用いた多層地下によるMIMO地中レーダ画像化【JST・京大機械翻訳】

MIMO Ground Penetrating Radar Imaging Through Multilayered Subsurface Using Total Variation Minimization

著者 (2件)： Zhang Wenji (Antenna Research Laboratory, Villanova University, Villanova, PA, USA) ,  Hoorfar Ahmad (Antenna Research Laboratory, Villanova University, Villanova, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 57  号： 4  ページ： 2107-2115  発行年： 2019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： 既存の地中レーダ(GPR)画像処理アルゴリズムの多くで,完全または疎データ収集を用いて,地上を単一半空間層としてモデル化した。本論文では,多層表面下を通る多入力多出力(MIMO)GPRイメージングのための全変動最小化(TVM)による一般化スパース画像化手法を提案した。多層媒体Green関数を,多層表面下の複雑な波動伝搬効果を考慮するために,画像化アルゴリズムに組み込んだ。層状表面下Green関数の解析式を定常位相法を用いて導出し,計算時間と複雑さを大幅に低減した。一方,TVMは画像の勾配を最小化するので,画像処理アルゴリズムへのその組込みは,標準的なL1最小化ベースのスパース駆動画像よりも,ターゲットの幾何学とエッジをより良く保存する再構成をもたらす。MIMO GPRシステムにおけるアンテナ素子の数と周波数測定は,画像品質の劣化なしに提案した技術を用いて大幅に低減できる。本論文では,MIMO構成を調べたが,提案した手法は簡単にモノスタティック合成開口レーダに適用できる。Copyright 2019 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： Green関数 ,  アルゴリズム ,  *地中レーダ ,  *多層 ,  モデリング ,  波動伝搬 ,  *画像 ,  位相 ,  再構成 ,  画像処理
準シソーラス用語： スパース ,  疎データ ,  *画像化 ,  *MIMO ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 全変動 ,  最小化 ,  多層 ,  地下 ,  MIMO ,  地中レーダ ,  画像化