Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient 3-D Near-Field MIMO-SAR Imaging for Irregular Scanning Geometries

論文の概要: Efficient 3-D Near-Field MIMO-SAR Imaging for Irregular Scanning Geometries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02064v1
Date: Wed, 3 May 2023 12:07:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-04 15:06:00.959608
Title: Efficient 3-D Near-Field MIMO-SAR Imaging for Irregular Scanning Geometries
Title（参考訳）: 不規則走査測地のための3次元近接場MIMO-SARイメージング
Authors: Josiah Smith, Murat Torlak
Abstract要約: 本研究では, 近接場合成開口レーダ (SAR) イメージングのための新しいアルゴリズムを提案する。任意かつ不規則なサンプリング測地を数学的に分解する枠組みと,マルチスタティックアレイ画像アーティファクトのジョイントソリューションを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this article, we introduce a novel algorithm for efficient near-field synthetic aperture radar (SAR) imaging for irregular scanning geometries. With the emergence of fifth-generation (5G) millimeter-wave (mmWave) devices, near-field SAR imaging is no longer confined to laboratory environments. Recent advances in positioning technology have attracted significant interest for a diverse set of new applications in mmWave imaging. However, many use cases, such as automotive-mounted SAR imaging, unmanned aerial vehicle (UAV) imaging, and freehand imaging with smartphones, are constrained to irregular scanning geometries. Whereas traditional near-field SAR imaging systems and quick personnel security (QPS) scanners employ highly precise motion controllers to create ideal synthetic arrays, emerging applications, mentioned previously, inherently cannot achieve such ideal positioning. In addition, many Internet of Things (IoT) and 5G applications impose strict size and computational complexity limitations that must be considered for edge mmWave imaging technology. In this study, we propose a novel algorithm to leverage the advantages of non-cooperative SAR scanning patterns, small form-factor multiple-input multiple-output (MIMO) radars, and efficient monostatic planar image reconstruction algorithms. We propose a framework to mathematically decompose arbitrary and irregular sampling geometries and a joint solution to mitigate multistatic array imaging artifacts. The proposed algorithm is validated through simulations and an empirical study of arbitrary scanning scenarios. Our algorithm achieves high-resolution and high-efficiency near-field MIMO-SAR imaging, and is an elegant solution to computationally constrained irregularly sampled imaging problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 近接場合成開口レーダ(SAR)を用いた不規則な走査測地のための新しいアルゴリズムを提案する。第5世代(5G)ミリ波(mmWave)装置の出現により、近接場SARイメージングは実験室環境に限定されなくなった。近年の測位技術の進歩は、mmWaveイメージングにおける様々な新しい応用に多大な関心を集めている。しかし、自動車搭載SARイメージング、無人航空機(UAV)イメージング、スマートフォンによるフリーハンドイメージングなどの多くのユースケースは、不規則な走査幾何学に制約されている。従来の近接場SARイメージングシステムとクイックヒューマンセキュリティ(英語版)(QPS)スキャナーは理想的な合成アレイを作成するために高精度なモーションコントローラを使用しているが、先述の新興アプリケーションは本質的にそのような理想的な位置決めを達成できない。さらに、IoT(Internet of Things)や5Gアプリケーションの多くは、エッジmmWaveイメージング技術のために考慮しなければならない、厳格なサイズと計算複雑性の制限を課している。本研究では,非協調型sarスキャンパターン,小型フォームファクタ多入力マルチアウトプット(mimo)レーダ,効率的なモノスタティック平面画像再構成アルゴリズムの利点を生かした新しいアルゴリズムを提案する。本稿では,任意かつ不規則なサンプリング測地を数学的に分解するフレームワークと,マルチスタティックアレイ画像アーティファクトを緩和するジョイントソリューションを提案する。提案アルゴリズムはシミュレーションと任意の走査シナリオの実証的研究を通じて検証される。提案アルゴリズムは高分解能・高効率な近場MIMO-SARイメージングを実現し,不規則サンプル画像問題に対するエレガントな解法である。

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