Titre original :
Advanced Sparsity-Driven Models and Methods for Radar Applications
Contenu du livre :
Ce livre présente des modèles et des méthodes avancés basés sur l'espacement et leurs applications dans les tâches radar telles que la détection, l'imagerie et la classification. La détection comprimée (CS) est l'un des sujets les plus actifs dans le domaine du traitement des signaux. En exploitant et en favorisant la rareté des signaux d'intérêt, la détection comprimée offre un nouveau cadre pour réduire les données sans compromettre la performance de la récupération des signaux, ou pour améliorer la résolution sans augmenter les mesures.
Un chapitre d'introduction présente les principes fondamentaux de la récupération de signaux épars. Les sujets suivants sont ensuite abordés de manière systématique et complète : algorithmes hybrides de poursuite avide pour améliorer la qualité de l'imagerie radar ; modèle d'espacement des blocs à deux niveaux pour les signaux radar multicanaux ; représentation paramétrique éparse pour l'imagerie radar avec incertitude du modèle ; échantillonnage à disque de Poisson pour l'imagerie SAR à haute résolution et à large bande ; lorsque des modèles épars avancés rencontrent des données radar grossièrement quantifiées ; analyse micro-Doppler tenant compte de l'espace pour la classification des cibles radar ; et détection distribuée de signaux épars dans les réseaux radar par le biais du test le plus puissant localement. Enfin, un chapitre de conclusion résume les points clés des chapitres précédents et offre des perspectives concises.
Le livre se concentre sur la manière d'appliquer les modèles et algorithmes basés sur les CS pour résoudre des problèmes pratiques en radar, pour les communautés de recherche en radar et en traitement des signaux.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781839530753 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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