Pokročilé modely a metódy riadené riedkosťou pre radarové aplikácie

Pôvodný názov:

Advanced Sparsity-Driven Models and Methods for Radar Applications

Obsah knihy:

Táto kniha predstavuje pokročilé modely a metódy založené na riedkosti a ich aplikácie v radarových úlohách, ako je detekcia, zobrazovanie a klasifikácia. Compressed sensing (CS) je jednou z najaktívnejších tém v oblasti spracovania signálov. Využívaním a podporovaním riedkosti záujmových signálov ponúka CS nový rámec na redukciu údajov bez toho, aby sa znížil výkon obnovy signálu, alebo na zvýšenie rozlíšenia bez zvýšenia meraní.

V úvodnej kapitole sú načrtnuté základy obnovy riedkych signálov. Potom sa systematicky a komplexne venuje týmto témam: hybridné algoritmy greedy pursuit na zvýšenie kvality radarového zobrazovania; dvojúrovňový blokový model riedkosti pre viackanálové radarové signály; parametrická riedka reprezentácia pre radarové zobrazovanie s neistotou modelu; Poissonovo-disková vzorkovacia metóda pre SAR zobrazovanie s vysokým rozlíšením a širokou šírkou záberu; keď sa pokročilé riedke modely stretávajú s hrubo kvantizovanými radarovými údajmi; mikro-Dopplerovská analýza zohľadňujúca riedkosť pre klasifikáciu radarových cieľov; a distribuovaná detekcia riedkych signálov v radarových sieťach prostredníctvom lokálne najsilnejšieho testu. Na záver záverečnej kapitoly sú zhrnuté kľúčové body z predchádzajúcich kapitol a ponúknuté stručné perspektívy.

Kniha sa zameriava na to, ako aplikovať modely a algoritmy založené na CS na riešenie praktických problémov v radaroch, pre výskumné komunity v oblasti radarov a spracovania signálov.