Resumen

Las imágenes de radar a través de la pared (TWRI) pueden mejorar la calidad de las imágenes y la detección de objetivos mediante la explotación de los datos de medición adquiridos desde varias vistas. Basado en el modelo de señal de dispersión conjunta establecido para TWRI multivista, en este trabajo se propone un algoritmo de recuperación dispersa codicioso distribuido basado en la validación cruzada (CV) que combina los puntos fuertes de la técnica CV y el algoritmo de búsqueda de coincidencia ortogonal simultánea censurada (CSOMP). El algoritmo de formación de imágenes desarrollado, denominado CV-CSOMP, que separa las mediciones totales en mediciones de reconstrucción y mediciones CV, es capaz de lograr una reconstrucción de imágenes precisa y una estimación de la tolerancia al error de recuperación mediante el cálculo iterativo de CSOMP. El algoritmo de imagen CV-CSOMP propuesto no sólo puede reducir los costes de comunicación entre las unidades de radar, sino que también puede proporcionar el rendimiento de imagen deseable sin la información previa como la dispersión o el nivel de ruido. Los resultados experimentales han verificado la validez y la eficacia del algoritmo de obtención de imágenes propuesto.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Electromagnetismo Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Data mining Wave propagation Electromagnetism Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:cálculo iterativo de csomp, estimación de la recuperación, tolerancia al error de recuperación, csomp, algoritmo de recuperación dispersa, algoritmo, modelo de señal dispersa, algoritmo de búsqueda de coincidencia, radar de pared, nivel de ruido
• Keywords:iterative csomp calculation, estimation of recovery, recovery error tolerance, csomp, sparse recovery algorithm, algorithm, sparsity signal model, matching pursuit algorithm, wall radar, noise level