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J-GLOBAL ID：202202261381603259   整理番号：22A0630148

高速プラットフォームのための拡張ビーム空間でのDopplerデコンボリューションを用いたBayes前方監視超解像イメージング【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Forward-Looking Superresolution Imaging Using Doppler Deconvolution in Expanded Beam Space for High-Speed Platform

著者 (7件)： Chen Hongmeng (Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing, China) ,  Li Yachao (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, Shanxi, China) ,  Gao Wenquan (Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing, China) ,  Zhang Wenjie (Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing, China) ,  Sun Hanwei (Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing, China) ,  Guo Liang (School of Physics and Optoelectronic Engineering, Xidian University, Xi’an, Shanxi, China) ,  Yu Jizhou (Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5105113.1-13  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)

抄録/ポイント： デコンボリューション技術は,前方監視レーダ(FLR)で利用できる。しかし,プラットフォームの高速運動の影響により,前方監視イメージング性能は大いに退化する。本論文では,拡張ビーム空間におけるドップラーデコンボリューションに基づく効率的なBayes前方監視超解像画像アルゴリズムを提案した。最初に,高速プラットフォームによって引き起こされたドップラー位相情報を完全に利用し,ドップラーマトリックスをアンテナパターンに統合した。本論文では,前方監視のためのエコー信号のドップラー畳込みモデルを導いた。次にドップラー位相情報を採用してドップラーデコンボリューションを行った。さらに,拡張ビーム空間を構築し,画像シーンのスパース性を強化した。複雑なGauss分布とLaplace分布を用いて,画像シーンにおける雑音とターゲットの分布特性をモデル化した。最後に,Bayesフレームワークに基づいて,前方監視画像問題を凸最適化問題に変換した。また,従来の実際のビーム,打切特異値分解(TSVD),反復適応アプローチ(IAA)法と比較して,シミュレーションおよび実験データに基づく性能評価は,高速プラットフォームシナリオの下で提案アルゴリズムの有効性を実証した。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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  アンテナ ,  雑音 ,  ターゲット ,  畳込み ,  レーダ ,  正規分布 ,  打切 ,  *デコンボリューション ,  *画像処理 ,  画像 ,  モデル ,  *超解像 ,  性質 ,  特異値分解
準シソーラス用語： スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： プラットフォーム ,  拡張 ,  ビーム ,  デコンボリューション ,  超解像イメージング