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J-GLOBAL ID：202002282896270152   整理番号：20A1954826

レーダ前方観測イメージングのためのTVスパース超解像法【JST・京大機械翻訳】

TV-Sparse Super-Resolution Method for Radar Forward-Looking Imaging

著者 (8件)： Zhang Qiping (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yin (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Yulin (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yongchao (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Pei Jifang (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yi Qingying (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Wenchao (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Jianyu (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 58  号： 9  ページ： 6534-6549  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 実開口レーダを利用して,イメージング領域を走査するアンテナによる前方監視イメージングを実現した。しかし,低い方位角分解能は,その実用化に深刻に影響する。伝統的超解像法はある程度方位分解能を強化することができたが,重要な目標のための輪郭情報の効果的保存は,まだ問題のままである。本論文では,全変動スパース(TV-スパース)マルチ制約デコンボリューションの方法を提案し,重要なターゲットの輪郭情報を保存するだけでなく,前方監視画像の方位角分解能を改善した。関心あるターゲットは通常まばらであるように見えるので,ターゲットのスパース制約を最初に紹介して,前方監視画像の高解像度を達成して,一方では目標輪郭情報の損失を引き起こすかもしれない。第二に,総変動(TV)制約をスパース制約に基づいて導入し,従来の単一制約超解像問題を多重制約問題に変換した。次に,分割Bregmanアルゴリズム(SBA)を用いて,マルチ制約問題を解き,その解はレーダ前方監視領域の超解像画像である。伝統的超解像法と比較して,提案方法は,スパース制約とTV制約のそれぞれの重みを調整することによって,レーダ前方監視イメージングの方位角分解能と,より良い回復ターゲット輪郭情報を改良できる。最後に,提案した方法の性能をシミュレーションと測定データで検証した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  アンテナ ,  *レーダ ,  分解能 ,  方位角 ,  開口 ,  デコンボリューション ,  *画像処理 ,  多重化 ,  *超解像 ,  高分解能
準シソーラス用語： 方位分解能 ,  総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダ ,  観測 ,  イメージング ,  TV ,  超解像