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J-GLOBAL ID：201902252961412221   整理番号：19A2815951

Khatri-Rao積仮想アレー処理を用いたTomoSARによる三次元イメージング

著者 (7件)： 鈴木健一郎 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山田寛喜 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  牛腸正則 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  有井基文 (三菱電機) ,  児島正一郎 (情報通信研究機構) ,  佐藤亮一 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山口芳雄 (新潟大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 B(Web)
巻： J102-B  号： 11  ページ： 864-872 (WEB ONLY)  発行年： 2019年11月01日 
JST資料番号： U0471A  ISSN： 1881-0209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： TomoSARはマルチベースライン観測データセットをアレー観測データとみなしDOA推定処理を適用することで三次元イメージングを実現することのできる手法である.TomoSARにおいて,角度分解能を向上させるためには最大ベースライン長を長くする必要があり,グレーティングローブの影響を防ぐためには最小ベースライン長を短くする必要がある.したがって,条件を満たすためには多くのデータセットが必要とされる.しかし,条件を満たすマルチベースライン観測によるデータセットを用意することは困難であるため,TomoSARによるイメージングでは一般に角度分解能が低く,アンビギュイティが発生することが問題となる.本論文ではこの問題に対し,TomoSAR解析にKR(Khatri-Rao)積仮想アレー処理を適用することを提案する.Xバンド航空機SARであるPi-SAR2-XとLバンド航空機SARであるPi-SAR-L2による実験データを用いて提案手法の有効性について示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像診断 ,  *合成開口レーダ ,  *トモグラフィー ,  並列演算 ,  基準線 ,  測定データ ,  到来方向推定 ,  分解能 ,  集合 ,  曖昧さ ,  レーダ ,  計装 ,  計測 ,  データセット ,  配列構造処理 ,  バーチャル計測
準シソーラス用語： アレイ処理 ,  仮想計測 ,  角度分解能 ,  機上レーダ ,  *三次元イメージング

分類 (3件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (23件)：

• M. Soumekh, Synthetic aperture radar signal processing with MATLAB algorithms, Wiley Interscience, 1999.
• I. Cumming and F. Wong, Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data: Algorithms and Implementation, Artech House remote sensing library, vol.1, Artech House, 2005.
• G. Stimson, Introduction to Airborne Radar, Aerospace & Radar Systems, SciTech Pub., 1998.
• F.M. Henderson and A.J. Lewis, Principles and applications of imaging radar. Manual of remote sensing: Third edit., vol.2, Wiley, 1998.
• A. Reigber and A. Moreira, “First demonstration of airborne SAR tomography using multibaseline l-band data,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol.38, no.5, pp.2142-2152, Sept. 2000.

タイトルに関連する用語 (4件)： 積 ,  仮想 ,  アレー処理 ,  三次元イメージング