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J-GLOBAL ID：201902258923702564   整理番号：19A1116628

スタガード合成開口レーダのための予測量子化【JST・京大機械翻訳】

Predictive Quantization for Staggered Synthetic Aperture Radar

著者 (5件)： Gollin Nicola (Microwaves Radar Institute, DLR, Germany) ,  Martone Michele (Microwaves Radar Institute, DLR, Germany) ,  Villano Michelangelo (Microwaves Radar Institute, DLR, Germany) ,  Rizzoli Paola (Microwaves Radar Institute, DLR, Germany) ,  Krieger Gerhard (Microwaves Radar Institute, DLR, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GeMiC  ページ： 83-86  発行年： 2019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： 将来の衛星搭載SARミッションに対して,収集されたデータの量は,広い帯域幅,多重偏波,および広い幅幅の採用により増加している。これは,搭載メモリとダウンリンク容量の観点から困難な要求をもたらす。この文脈において,SAR生データ量子化は,蓄積されるデータ量と得られたSAR生成物の品質の両方に影響を及ぼすので,本質的な側面を表す。本論文では,地球の動的過程を監視することを目的として,高度に革新的なバイスタティックLバンドレーダ衛星ミッションに対するDLR提案,Tandem-Lの文脈において予測量子化に基づくデータ低減アプローチを検討した。提案した手法は,予測ブロック適応量子化と呼ばれる新しい量子化法を通してデータ量を低減するために,不均一方位角生データストリームの時変自己相関特性を利用する。達成可能な性能と複雑さの間のトレードオフを考慮することにより,異なる予測次数を調べた。異なる目標シナリオに対するシミュレーションは,約17.5%のデータ削減が,システムの複雑さの適度な増加により,提案した技術により達成できることを示した。さらに,スタッガードSARにおけるギャップ位置に関する事前情報を有して,動的ビット割当に基づくそれらの再構成のための技術を首尾よく実行して,情報の有意な損失を示さなかった。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： 記憶装置 ,  再構成 ,  地球 ,  品質 ,  偏波 ,  多重化 ,  *予測 ,  *レーダ ,  帯域幅
準シソーラス用語： 事前知識 ,  次数 ,  複雑性 ,  Lバンド ,  生データ ,  ダウンリンク , 【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 (3件)： 合成開口レーダ ,  予測 ,  量子化