Compensating the effects of target acceleration in dual-channel SAR–GMTI
Notice bibliographique
Résumé
The authors examine the influence of uncompensated target acceleration on the focusing of moving targets in airborne synthetic aperture radar (SAR) imagery and present one method of detecting and compensating for its effects. Although vehicles travelling on roads and highways routinely experience acceleration, the majority of ground moving target indication algorithms assume a constant velocity scenario, which may result in a defocused target response. Both along-track and across-track accelerations are examined through simulations and experimental data from Environment Canada's airborne CV 580 dual-channel SAR system. Acceleration can have severe effects on focusing and may result in azimuthal shift, azimuthal smearing and a significant loss in peak power in the SAR image. Having determined the effects of acceleration, time–frequency (TF) analysis implementing the pseudo-Wigner–Ville distribution is used to improve target focusing and to detect the presence of significant acceleration. Accelerating targets in experimental airborne data are presented and are identified as such by their non-linear TF histories. Estimations of the instantaneous frequency of the signals yield reconstructed target phase histories, which may be used to identify the presence of certain acceleration components and to obtain a focused image of each target. However, estimates of a target's acceleration and velocity vector may not be uniquely determined using only two receive channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».