Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emerging Approaches for THz Array Imaging: A Tutorial Review and Software Tool

論文の概要: Emerging Approaches for THz Array Imaging: A Tutorial Review and Software Tool

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08844v1
Date: Sat, 16 Sep 2023 02:54:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-19 19:04:15.846333
Title: Emerging Approaches for THz Array Imaging: A Tutorial Review and Software Tool
Title（参考訳）: THzアレイイメージングの新しいアプローチ:チュートリアルレビューとソフトウェアツール
Authors: Josiah W. Smith, Murat Torlak
Abstract要約: THz周波数は、サブミリ波解像度での合成開口レーダ(SAR)イメージングに適している。本稿では,近距離領域におけるTHz SARのシステムとアルゴリズムについて概説する。セキュリティアプリケーションのためのオブジェクト検出とSAR画像の超解像に着目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5382095320488673
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accelerated by the increasing attention drawn by 5G, 6G, and Internet of Things applications, communication and sensing technologies have rapidly evolved from millimeter-wave (mmWave) to terahertz (THz) in recent years. Enabled by significant advancements in electromagnetic (EM) hardware, mmWave and THz frequency regimes spanning 30 GHz to 300 GHz and 300 GHz to 3000 GHz, respectively, can be employed for a host of applications. The main feature of THz systems is high-bandwidth transmission, enabling ultra-high-resolution imaging and high-throughput communications; however, challenges in both the hardware and algorithmic arenas remain for the ubiquitous adoption of THz technology. Spectra comprising mmWave and THz frequencies are well-suited for synthetic aperture radar (SAR) imaging at sub-millimeter resolutions for a wide spectrum of tasks like material characterization and nondestructive testing (NDT). This article provides a tutorial review of systems and algorithms for THz SAR in the near-field with an emphasis on emerging algorithms that combine signal processing and machine learning techniques. As part of this study, an overview of classical and data-driven THz SAR algorithms is provided, focusing on object detection for security applications and SAR image super-resolution. We also discuss relevant issues, challenges, and future research directions for emerging algorithms and THz SAR, including standardization of system and algorithm benchmarking, adoption of state-of-the-art deep learning techniques, signal processing-optimized machine learning, and hybrid data-driven signal processing algorithms...
Abstract（参考訳）: 近年,5G,6G,Internet of Thingsによる注目が高まり,通信・センシング技術はミリ波(mmWave)からテラヘルツ(THz)へと急速に進歩している。電磁(EM)ハードウェアの大幅な進歩によって、それぞれ30 GHzから300 GHz、300 GHzから3000 GHzにまたがるmmWaveとTHzの周波数レギュレーションが、多くのアプリケーションに利用できるようになった。 THzシステムの主な特徴は、高帯域伝送であり、超高解像度イメージングと高スループット通信を可能にするが、ハードウェアとアルゴリズムの両方における課題は、THz技術のユビキタスな採用のために残っている。 mmWaveとTHzの周波数からなるスペクトルは、材料特性や非破壊試験(NDT)のような幅広いタスクに対して、サブミリ秒の解像度で合成開口レーダ(SAR)イメージングに適している。本稿では,信号処理と機械学習を組み合わせた新たなアルゴリズムに着目し,近分野におけるthz sarのシステムとアルゴリズムのチュートリアルレビューを行う。本研究の一環として,セキュリティアプリケーションにおけるオブジェクト検出とsar画像の超解像に着目し,古典的かつデータ駆動型thz sarアルゴリズムの概要を述べる。我々はまた、システムとアルゴリズムベンチマークの標準化、最先端のディープラーニング技術の採用、信号処理最適化機械学習、ハイブリッドデータ駆動信号処理アルゴリズムなど、新興アルゴリズムとTHz SARに関する関連する問題、課題、今後の研究方向性についても論じる。

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