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J-GLOBAL ID:202202250243074415   整理番号:22A0977155

方位角マルチチャネルSARのチャネルエラー効果分析とキャリブレーションのための画像領域最小L1ノルム法【JST・京大機械翻訳】

An Image-Domain Least L1-Norm Method for Channel Error Effect Analysis and Calibration of Azimuth Multi-Channel SAR
著者 (6件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5222914.1-14  発行年: 2022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)
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方位角多チャネル合成開口レーダ(SAR)システムにおいて,避けられないチャネル誤差は,仮想目標または方位角曖昧さをもたらし,それは,高解像度および広幅(HRWS)SAR画像の品質を著しく劣化させる。チャネル間の不均衡の較正は重要な話題である。最初に,最終的画像に及ぼすチャネル誤差効果を明確に示すために,仮想目標の振幅と振幅の位相誤差の間の正確な関係を,マトリックストレースによって確立して,それはある振幅の位相誤差のケースに適用した。さらに,{L{1}-ノルムによって表されるすべてのターゲットの全振幅は,チャネル誤差がないときに最小に達した。この原理に基づき,チャネル間の位相誤差を推定するために,画像領域最小{L{1}-ノルム法を提案した。集束高信号対雑音比(SNR)画像を利用することによって,提案したアルゴリズムは,高い推定精度を達成した。さらに,部分空間ベースの方法と比較して,提案したアルゴリズムでは冗長チャネルを必要としない。最後に,提案したチャネル誤差効果解析とキャリブレーション法の有効性を,シミュレーションと実際のSARデータの両方によって検証する。Copyright 2022 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】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
レーダ  ,  図形・画像処理一般 

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