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J-GLOBAL ID：201902283914874869   整理番号：19A2400263

非凸正則化と凸最適化に基づく改良SAR画像法【JST・京大機械翻訳】

An Improved SAR Imaging Method Based on Nonconvex Regularization and Convex Optimization

著者 (6件)： Wei Zhonghao (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China) ,  Zhang Bingchen (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China) ,  Xu Zhilin (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China) ,  Han Bing (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China) ,  Hong Wen (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China) ,  Wu Yirong (Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 16  号： 10  ページ： 1580-1584  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： スパース信号処理を合成開口レーダ(SAR)イメージングに適用した。典型的なスパース再構成モデルとして,L_1正則化はしばしばターゲットの強度を過小評価する。推定レーダ断面積(RCS)はピクセル強度に関連する。したがって,ターゲットの強度間の線形関係は維持できない。過小評価は放射測定誤差を引き起こし,SARデータの定量的使用に影響する。本論文では,一般化ミニマックス凹(GMC)ペナルティに基づくSAR画像化法を提示した。GMCは非凸ペナルティであり,そのコスト関数は凸である。GMCは画素強度の過小評価を避けることができる。反復において,方位角範囲分離演算子を用いて,巨大メモリと計算コストを避けた。提案した方法の性能を実データを用いて検証した。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： *凸形 ,  凹形 ,  方位角 ,  *正則化 ,  線形性 ,  ペナルティ ,  画像処理 ,  画素 ,  記憶装置 ,  費用関数 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 過小評価 ,  スパース ,  スパース信号 ,  *凸最適化 , 【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 (4件)： 凸 ,  正則化 ,  凸最適化 ,  SAR画像