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J-GLOBAL ID：202202290121629790   整理番号：22A0397339

Gauss型Seidel法に基づく多重時間SARデータのための分散散乱体の高速位相最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Fast Phase Optimization Approach of Distributed Scatterer for Multitemporal SAR Data Based on Gauss-Seidel Method

著者 (6件)： Song Huina (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhang Bowen (Department of Space Microwave Remote Sensing System, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Mengyuan (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Xiao Yunhai (Laboratory of Data Analysis Techniques, Henan University, Kaifeng, China) ,  Zhang Liangliang (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhong Hua (School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4013505.1-5  発行年： 2022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： 分散散乱体(DS)干渉合成開口は,持続性散乱体(PSs)とDSsを共同処理することによって,最大利用可能な情報を検索できる。PSsと異なり,DSは時間的,幾何学的,および体積的逆相関に脆弱である。DSの位相最適化は信頼できるパラメータ推定に不可欠である。しかし,DSの前処理は非常に計算的に高価であり,この欠点は,その工学的応用をある程度制限する。計算効率を改善するために,DSの信頼できる位相最適化のための高速方式を,このレターにおけるコヒーレンス加重モデルに基づいて提案する。高速収束速度と小さなデータメモリの利点を有するGauss Sauviidel反復を,採用した位相最適化モデルを解くために導入した。模擬データと実データの両方に関する実験を用いて,このレターで提示した方法の信頼性と効率を検証した。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： 干渉 ,  コヒーレンス ,  信頼性 ,  *正規分布 ,  前処理 ,  開口 ,  *多重化 ,  共同処理 ,  パラメータ推定 ,  *散乱体
準シソーラス用語： 収束速度 ,  計算効率 ,  逆相関 ,  脆弱性 ,  *位相最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss型 ,  多重 ,  SAR ,  散乱体 ,  位相最適化