One-Bit Radar Imaging Via Adaptive Binary Iterative Hard Thresholding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One-bit radar imaging has received much attention due to the low cost of the analog-to-digital converter (ADC) and the low storage and transmission burden. The one-bit radar imaging results using conventional one-bit compressive sensing (CS) algorithms, such as the binary iterative hard thresholding (BIHT) algorithm, are always contaminated by artifacts, especially under noisy conditions. In this paper, we present an adaptive-BIHT (A-BIHT) algorithm to mitigate artifacts and improve the one-bit radar imaging performance. In the proposed A-BIHT algorithm, we devise a quantization level parameter, and update the quantization level parameter and the imaging result in an iterative fashion by employing a relaxed quantization consistency condition. The relaxed quantization consistency condition is designed to allow some noisy one-bit measurements to be inconsistent. In this way, the proposed algorithm mitigates the effect of noise on consistent reconstruction, and thus, alleviates artifacts and improves the imaging quality. Simulations and experimental results demonstrate that the proposed A-BIHT method can provide superior imaging performance with suppressed artifacts compared with the conventional BIHT method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle