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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조휘정 (한국항공대학교) 천형일 (한국항공대학교) 반인모 (한국항공대학교) 이우경 (한국항공대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제32권 제12호(통권 제295호)
발행연도
2021.12
수록면
1,079 - 1,090 (12page)

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압축센싱 이론의 기반은 신호의 산재성과 센싱행렬의 비간섭성이다. 랜덤 센싱 행렬식은 구성이 쉽고 재구성에 높은 확률이 보장되지만, 많은 계산량과 메모리를 필요로 하며, 압축센싱 가능 조건을 산술적으로 구하는 과정이 복잡하다. 결정 센싱 행렬식은 이러한 문제점을 해결할 수 있는 구조로, 특히 첩 센싱 행렬의 경우 빠른 재구성 또한 가능하게 한다. 하지만 대부분의 결정 센싱 행렬식은 랜덤 행렬식에 비해 내부의 상호 간섭이 증가하여 독립성이 약해지고 결과적으로 압축 센싱 알고리즘의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 기존 랜덤 센싱 행렬의 우수한 산재 신호 복원성능과 결정 센싱 행렬식을 통한 신호처리 가속화 성능을 모두 획득 가능하게 하는 새로운 압축센싱 복원방법을 보여준다. 이를 통해 기존의 SAR 영상의 고질적 문제였던 방대한 데이터량 증가 문제를 해결하여 처리 속도 가속화에 기여하는 방법을 제안한다.
#Compressive Sensing #Deterministic Sensing Matrix #Chirp Sensing Matrix #SAR

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Hybrid Chirp Sensing Matrix
Ⅲ. 모의실험
Ⅳ. SAR 모의실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
H. Boche / 2015 / Compressed Sensing and Its Applications: Third International MATHEON Conference 2017 google schola Y. Tsaig / 2006 / Extensions of compressed sensing / Signal Processing 86(3):549~571 google schola Y. V. Parkale / 2019 / Computing in Engineering and Technology / Springer :113~123 google schola X. Wang / 2016 / Deterministic convolutional compressed sensing matrices / Finite Fields and Their Applications 42:102~117 google schola Q. Xu / 2021 / Measurement matrix optimization for compressed sensing system with constructed dictionary via Takenaka-Malmquist functions / Sensors 21(4):1229 google schola

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