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J-GLOBAL ID:201902281216647106   整理番号:19A1531032

セグメント化回復による方位欠損SAR生データからの高分解能イメージング【JST・京大機械翻訳】

High Resolution Imaging from Azimuth Missing SAR Raw Data via Segmented Recovery
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 336  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7178A  ISSN: 2079-9292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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レーダが様々な影響によって中断されるとき,合成開口レーダ(SAR)生データ欠落が発生する。この問題に対処するために,新しい方法を提案して,本論文における分割回復を通して方位角欠落SAR生データを焦点に合わせた。時間領域における参照関数を設計して,二次元周波数領域における欠落した生データスパースを作った。その後,二次元周波数領域における欠落データを復元するために,gre欲なアルゴリズムが利用可能である。さらに,時間領域における参照関数乗算によって引き起こされる範囲周波数エイリアシング問題を避けるために,欠落した生データを範囲方向におけるいくつかの部分に分割して,セグメント化回復戦略によって回復した。次に,回収された生データは,従来のSAR画像アルゴリズムに焦点を合わせることができる。距離移動アルゴリズムを選択して,本論文で回収した生データを扱った。点目標と地域目標シミュレーションを行い,方位角欠落SAR生データに対する提案方法の有効性を検証した。さらに,提案した方法を実際のSARデータに実装し,さらに説得力のある実証を提供した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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レーダ 
引用文献 (26件):

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