Advanced Sparsity-Driven Models and Methods for Radar Applications: A Key to Unlocking Human Survival and Unity in a Warring World As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to understand the process of technological advancement and its impact on human society. In the field of radar applications, advanced sparsity-driven models and methods have emerged as a game-changer, offering new possibilities for detection, imaging, and classification. This book provides a comprehensive overview of these cutting-edge techniques and their applications in radar tasks, highlighting their potential to revolutionize the way we approach radar and signal processing. The book begins with an introduction to the fundamentals of sparse signal recovery, setting the stage for the advanced topics that follow. Chapters 2-5 delve into the nitty-gritty of compressed sensing (CS), a rapidly growing area of signal processing that leverages the sparsity of signals to reduce data without compromising performance. Передовые модели и методы, основанные на разреженности, для радарных приложений: ключ к раскрытию человеческого выживания и единства в воюющем мире Поскольку технология продолжает развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологического прогресса и его влияние на человеческое общество. В области радиолокации передовые модели и методы, основанные на разреженности, стали решающим фактором, предлагающим новые возможности для обнаружения, визуализации и классификации. В этой книге представлен всесторонний обзор этих передовых методов и их применения в задачах радиолокации, в котором подчеркивается их потенциал революционизировать подход к радиолокации и обработке сигналов. Книга начинается с введения в основы восстановления разреженного сигнала, подготавливая почву для последующих продвинутых тем. Главы 2-5 углубляются в суть сжатого зондирования (CS), быстро растущей области обработки сигналов, которая использует разреженность сигналов для сокращения данных без ущерба для производительности. pobierz plik pdf Scarica il file pdf descargar archivo pdf PDF-Datei herunterladen скачать файл PDF pdf 파일 다운로드 descarregar ficheiro pdf download pdf file download pdf file להוריד קובץ PDF تنزيل ملف pdf pdf dosyasını indir télécharger le fichier pdf PDFファイルをダウンロード 下载 pdf 文件
Ce livre présente des modèles de pointe et des méthodes basées sur la dispersion, ainsi que leur application dans des tâches radar telles que la détection, l'imagerie et la classification. Le sondage compressé (CS) est l'un des sujets les plus actifs dans le domaine du traitement du signal. En utilisant et en encourageant la dispersion des signaux d'intérêt, CS propose une nouvelle structure pour réduire les données sans compromettre l'efficacité de la récupération du signal ou pour augmenter la résolution sans augmenter les mesures. Le chapitre introductif décrit les bases de la récupération des signaux dilués. Les thèmes suivants sont ensuite des algorithmes de recherche gourmands hybrides systématiques et complets pour améliorer la qualité de l'imagerie radar ; Un modèle de fragmentation par blocs à deux niveaux pour les signaux radar multicanaux ; Une représentation paramétrique dispersée pour lʼimagerie radar avec une incertitude de modèle ; Échantillonnage à partir du disque de Poisson pour visualiser des SAR à haute résolution et à large bande passante ; Lorsque les modèles dilués améliorés rencontrent des données radar quantifiées grossièrement ; une analyse micro-Doppler tenant compte de la disparité pour la classification des cibles radar ; et la détection distribuée des signaux dispersés dans les réseaux radar par le test le plus puissant localement. Enfin, le dernier chapitre résume les points clés des chapitres précédents et propose de brèves perspectives. Le livre traite de la façon d'appliquer des modèles et des algorithmes basés sur CS pour résoudre des problèmes pratiques dans le radar, pour les communautés de recherche sur le radar et le traitement du signal.
This book introduces advanced sparsity-driven models and methods and their applications in radar tasks such as detection, imaging and classification. Compressed sensing (CS) is one of the most active topics in the signal processing area. By exploiting and promoting the sparsity of the signals of interest, CS offers a new framework for reducing data without compromising the performance of signal recovery, or for enhancing resolution without increasing measurements. An introductory chapter outlines the fundamentals of sparse signal recovery. The following topics are then systematically and comprehensively hybrid greedy pursuit algorithms for enhancing radar imaging quality; two-level block sparsity model for multi-channel radar signals; parametric sparse representation for radar imaging with model uncertainty; Poisson-disk sampling for high-resolution and wide-swath SAR imaging; when advanced sparse models meet coarsely quantized radar data; sparsity-aware micro-Doppler analysis for radar target classification; and distributed detection of sparse signals in radar networks via locally most powerful test. Finally, a concluding chapter summarises key points from the preceding chapters and offers concise perspectives. The book focuses on how to apply the CS-based models and algorithms to solve practical problems in radar, for the radar and signal processing research communities.
В этой книге представлены передовые модели и методы, основанные на разреженности, а также их применение в радиолокационных задачах, таких как обнаружение, визуализация и классификация. Сжатое зондирование (CS) является одной из наиболее активных тем в области обработки сигналов. Используя и поощряя разреженность интересующих сигналов, CS предлагает новую структуру для уменьшения данных без ущерба для эффективности восстановления сигнала или для повышения разрешения без увеличения измерений. Вводная глава описывает основы восстановления разреженных сигналов. Следующие темы затем систематически и всесторонне гибридные жадные алгоритмы поиска для повышения качества радиолокационной визуализации; двухуровневая блочная модель разреженности для многоканальных радиолокационных сигналов; параметрическое разреженное представление для радиолокационной визуализации с неопределенностью модели; Выборка с диска Пуассона для визуализации SAR с высоким разрешением и широкой полосой пропускания; когда усовершенствованные разреженные модели встречаются с грубо квантованными радиолокационными данными; микро-доплеровский анализ с учетом разреженности для классификации радиолокационных целей; и распределенное обнаружение разреженных сигналов в радиолокационных сетях посредством локально наиболее мощного теста. Наконец, в заключительной главе обобщаются ключевые моменты из предыдущих глав и предлагаются краткие перспективы. Книга посвящена тому, как применять модели и алгоритмы на основе CS для решения практических задач в радиолокации, для исследовательских сообществ по радиолокации и обработке сигналов.
Este libro presenta modelos y técnicas avanzadas basadas en la distensión, así como su aplicación en tareas de radar como detección, visualización y clasificación. La sonda comprimida (CS) es uno de los temas más activos en el campo del procesamiento de señales. Utilizando y fomentando la dispersión de las señales de interés, CS ofrece una nueva estructura para reducir los datos sin comprometer la eficiencia de la recuperación de la señal o para aumentar la resolución sin aumentar las mediciones. El capítulo introductorio describe los fundamentos de la recuperación de señales cortadas. Los siguientes temas son a continuación, de forma sistemática e integral, algoritmos de búsqueda codiciosos híbridos para mejorar la calidad de la visualización por radar; Modelo de bloques de dos niveles para señales de radar multicanal; funcionamiento roto paramétrico para la visualización por radar con incertidumbre del modelo; Muestreo del disco Poisson para visualizar SAR de alta resolución y ancho de banda amplio; cuando los modelos de corte avanzado se encuentran con datos de radar crudamente cuantizados; Análisis micro-Doppler, teniendo en cuenta la disparidad en la clasificación de los objetivos de radar; y detección distribuida de señales dispersas en las redes de radar mediante la prueba localmente más potente. Por último, el capítulo final resume los puntos clave de los capítulos anteriores y ofrece breves perspectivas. El libro trata sobre cómo aplicar modelos y algoritmos basados en CS para resolver problemas prácticos en radar, para las comunidades de investigación en radar y procesamiento de señales.
Questo libro presenta modelli e metodi avanzati basati sulla diluizione e la loro applicazione nelle attività radar, quali rilevamento, visualizzazione e classificazione. Il sondaggio compresso (CS) è uno dei temi più attivi nell'ambito del trattamento dei segnali. Utilizzando e promuovendo la dispersione dei segnali di interesse, CS offre una nuova struttura per ridurre i dati senza compromettere l'efficacia del ripristino del segnale o aumentare la risoluzione senza aumentare le misure. Il capitolo introduttivo descrive le basi del recupero dei segnali dilatati. I seguenti temi sono poi sistematicamente e integralmente ibrido algoritmi di ricerca avido per migliorare la qualità della visualizzazione radar; Modello di diluizione a due livelli per i segnali radar multicanale; Rappresentazione disattivata parametrica per la visualizzazione radar con incertezza del modello Campionamento dal disco di Poisson per la visualizzazione SAR ad alta risoluzione e larghezza di banda quando i modelli dilatati avanzati si incontrano con dati radar quantificati; Analisi micro-doppler in base alla diluizione per classificare gli obiettivi radar; e rilevamento distribuito dei segnali sparsi nelle reti radar attraverso il test localmente più potente. Infine, il capitolo finale riassume i punti chiave dei capitoli precedenti e offre una breve prospettiva. Il libro è dedicato a come applicare modelli e algoritmi basati su CS per affrontare le sfide pratiche in radar, per le comunità di ricerca radar e per il trattamento dei segnali.
Dieses Buch stellt fortschrittliche Modelle und Methoden vor, die auf Spärlichkeit basieren, sowie deren Anwendung in Radaraufgaben wie Detektion, Visualisierung und Klassifizierung. Compressed Probing (CS) ist eines der aktivsten Themen im Bereich der Signalverarbeitung. Durch die Nutzung und Förderung der Spärlichkeit der Signale von Interesse bietet CS eine neue Struktur, um Daten zu reduzieren, ohne die Signalwiederherstellungseffizienz zu beeinträchtigen oder die Auflösung zu erhöhen, ohne die Messungen zu erhöhen. Das einleitende Kapitel beschreibt die Grundlagen der Wiederherstellung spärlicher Signale. Die folgenden Themen sind dann systematisch und umfassend hybride gierige Suchalgorithmen zur Verbesserung der Qualität der Radarbildgebung; ein zweistufiges Blockdisparitätsmodell für Mehrkanal-Radarsignale; parametrische spärliche Darstellung für Radarbildgebung mit Modellunsicherheit; Sampling von einer Poisson-Disk für SAR-Visualisierung mit hoher Auflösung und großer Bandbreite; wenn verbesserte spärliche Modelle auf grob quantisierte Radardaten treffen; Micro-Doppler-Analyse unter Berücksichtigung der Spärlichkeit zur Klassifizierung von Radarzielen; und verteiltes Erfassen der spärlichen Signale in den Radarnetzen durch den lokal leistungsstärksten Test. Abschließend werden im letzten Kapitel die Eckpunkte aus den vorangegangenen Kapiteln zusammengefasst und kurze Perspektiven aufgezeigt. Das Buch widmet sich der Anwendung von CS-basierten Modellen und Algorithmen zur Lösung praktischer Probleme im Radar, für Forschungsgemeinschaften in der Radar- und Signalverarbeitung.
Este livro apresenta modelos avançados e técnicas baseadas na dispersão e sua aplicação em tarefas de radar, tais como detecção, visualização e classificação. A sondagem comprimida (CS) é um dos temas mais ativos na área de tratamento de sinais. Usando e encorajando os sinais de interesse, o CS oferece uma nova estrutura para reduzir os dados sem prejudicar a eficácia da recuperação do sinal ou aumentar a resolução sem aumentar as medidas. O capítulo de introdução descreve as bases da recuperação dos sinais diluídos. Os seguintes temas são então sistematicamente e integralmente híbridos algoritmos de busca ganancioso para melhorar a qualidade da visualização de radar; um modelo de bloco de dois níveis para os sinais de radar multicanal; Representação pulverizada paramétrica para visualização por radar com incerteza do modelo; Amostra do disco de Poisson para visualização SAR de alta resolução e largura de banda ampla; quando os modelos dilacerados avançados são encontrados com dados de radar grosseiramente quantificados; Análise de micro-doppler com base na dispersão para classificar os alvos de radar; e detecção distribuída de sinais dispersos nas redes de radar através do teste mais poderoso localmente. Por fim, o capítulo final resume os pontos-chave dos capítulos anteriores e oferece perspectivas curtas. O livro é sobre como aplicar modelos e algoritmos baseados em CS para tarefas práticas no radar, para comunidades de pesquisa em radar e tratamento de sinais.