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ω − k MUSIC Algorithm for Subsurface Target Localization
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OA
AI
DOI：10.3390/rs17162838.png)
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摘要
En 中文
本文研究了从单快照多单站和多功能雷达测量数据中实现地下目标定位的问题。在此背景下，子空间投影方法（以其超分辨率能力而闻名）由于数据相关矩阵的秩亏缺和缺乏范德蒙德结构而受到阻碍，尤其是在近场配置和分层介质中。为解决此问题，本文提出了一种新颖的预处理策略，将测量数据转换到ω−k域，从而恢复子空间检测所需的条件结构。所得到的算法，称为ω−k MUSIC，能够在传统平滑程序不可行的场景中应用子空间投影技术。在二维标量配置下的数值实验证明了所提出方法在分辨率和不同噪声条件下的稳健性方面的有效性。还包括一项蒙特卡罗模拟研究，以提供定位精度的定量评估。与常规偏移成像的对比凸显了所提出方法更优的性能。
Keyword:
subsurface target localization
multimonostatic radar
multifrequency radar
ω−k domain
MUSIC algorithm
subspace projection
near-field imaging
期刊
IF:
4.1
论文数:
7.2K
被引数:
15.1W