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J-GLOBAL ID：202202279007441346   整理番号：22A0202569

高分解能ISARイメージングに対する結合周波数とPRFアジリティ波形最適化【JST・京大機械翻訳】

Joint Frequency and PRF Agility Waveform Optimization for High-Resolution ISAR Imaging

著者 (3件)： Wei Shaopeng (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhang Lei (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Liu Hongwei (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5100723.1-23  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： 従来のレーダ波形は容易に遮断され,時間-周波数周期パターン認識による敵の re察システムによって妨害される。周波数とパルス反復周波数(PRF)機敏性は,遮断確率を減らし,アンチジャミング能力を増加させるための有効なアプローチである。一方,アジリティは,範囲ドップラー信号処理を用いて,高いサイドローブとパラメータ推定の困難さをもたらす。本論文では,周波数とPRFアジリティを有するスパースステップ線形周波数変調波形(SSLFMW)のための最適化と高分解能イメージングアルゴリズムを開発した。アジャイル波形の範囲とドップラー2D自己相関関数を調査して,範囲とドップラーサイドローブを抑えるための周波数とPRFのための最適化戦略を見つけるための道を開いた。低ドップラーサイドローブのパルス列に基づいて,著者らは,速度推定における周波数と範囲結合を除去する最尤原理に基づく認知送信と運動検索の方法を提案した。共役勾配ソルバによる二次元スパース再構成を提案して,周波数とPRFアジリティ波形を有する高分解能範囲ドップラー画像を効率的に再構成した。模擬および実測定データセットの両方を用いて,提案の改善性能を検証した。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 ,  *最適化 ,  パターン認識 ,  レーダ ,  最尤法 ,  自己相関関数 ,  共役 ,  *画像処理 ,  パルス列 ,  パルス ,  二次元 ,  サイドローブ ,  パラメータ推定 ,  *高分解能
準シソーラス用語： ソルバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高分解能 ,  ISAR ,  イメージング ,  PRF ,  アジリティ ,  波形 ,  最適化