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J-GLOBAL ID：201902255414632150   整理番号：19A0703623

フェイズドアレイ気象レーダのための凸最適化による非線形ビーム成形【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Beamforming via Convex Optimization for Phased Array Weather Radar

著者 (6件)： Kitahara Daichi (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Nakahara Maya (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Hirabayashi Akira (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Yoshikawa Eiichi (Aeronautical Technology Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency, Mitaka, Tokyo, Japan) ,  Kikuchi Hiroshi (Department of Aerospace Engineering, Tokyo Metropolitan University, Hino, Tokyo, Japan) ,  Ushio Tomoo (Department of Aerospace Engineering, Tokyo Metropolitan University, Hino, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： APSIPA ASC  ページ： 1831-1835  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： 本論文では,フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)のための非線形ビーム成形法を提案した。従来のビーム成形法は,受信信号の加重和を計算することにより,各仰角から到着する信号が再構成されるという意味で線形である。しかし,雨滴のような分散ターゲットに対して,後方散乱信号の数は点ターゲットの場合とは非常に大きく異なる。このように,線形法の空間分解能は制限される。空間分解能を改善するために,分散ターゲットからの信号の2つの特性に焦点を合わせた。一つは時間と空間領域における反射強度の連続性である。もう一つは周波数領域の狭い帯域幅である。これらはある行列のグループスパース性として表現でき,グループスパース性に基づく凸最適化問題を解くことにより信号を再構成する。実際のPAWRデータを用いたシミュレーションは,提案した方法が高精度で降水プロファイルの微細な変化を捉えることを示した。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： 空間分解能 ,  降水 ,  再構成 ,  *気象レーダ ,  *線形性 ,  *フェイズドアレイ ,  *ビーム成形 ,  帯域幅 ,  連続性 ,  周波数領域
準シソーラス用語： スパース性 ,  仰角 ,  加重 ,  受信信号 ,  *凸最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： フェイズドアレイ ,  気象レーダ ,  凸最適化 ,  非線形 ,  ビーム成形