Modele și metode avansate bazate pe Sparsity pentru aplicații radar

Titlul original:

Advanced Sparsity-Driven Models and Methods for Radar Applications

Conținutul cărții:

Această carte prezintă modele și metode avansate bazate pe împrăștiere și aplicațiile lor în sarcini radar, cum ar fi detectarea, imagistica și clasificarea. Detectarea comprimată (CS) este una dintre cele mai active teme din domeniul procesării semnalelor. Prin exploatarea și promovarea împrăștierii semnalelor de interes, CS oferă un nou cadru pentru reducerea datelor fără a compromite performanța recuperării semnalelor sau pentru îmbunătățirea rezoluției fără creșterea măsurătorilor.

Un capitol introductiv prezintă elementele fundamentale ale recuperării semnalelor rarefiate. Următoarele subiecte sunt apoi abordate în mod sistematic și cuprinzător: algoritmi hibrizi de urmărire greedy pentru îmbunătățirea calității imagisticii radar; model de sparsitate a blocurilor pe două niveluri pentru semnale radar multicanal; reprezentare parametrică sparse pentru imagistica radar cu incertitudine a modelului; eșantionare Poisson-disk pentru imagistica SAR de înaltă rezoluție și cu antenă largă; atunci când modelele sparse avansate întâlnesc date radar cuantificate grosier; analiză micro-Doppler conștientă de sparsitate pentru clasificarea țintelor radar; și detectarea distribuită a semnalelor sparse în rețelele radar prin intermediul testului local cel mai puternic. În cele din urmă, un capitol de încheiere rezumă punctele cheie din capitolele anterioare și oferă perspective concise.

Cartea se concentrează pe modul de aplicare a modelelor și algoritmilor bazate pe CS pentru a rezolva probleme practice în domeniul radar, pentru comunitățile de cercetare în domeniul radarului și al procesării semnalelor.