Accurate Range Migration for Fast Quantitative Fourier-Based Image Reconstruction With Monostatic Radar
Notice bibliographique
Résumé
Range migration (or range focusing) techniques are widely used in optical, acoustic, and microwave real-time image reconstruction methods. They have been successfully applied to far-field 3-D imaging where they rely on plane-wave assumptions, which ignore the data amplitude variation over the acquisition aperture. The accuracy of the plane-wave assumption, however, quickly degrades in close-range imaging, where amplitude variations are significant and where the range to the target is on the order of the range sampling step. Here, we present a range-focusing method of improved accuracy, which is applicable to both far-zone and close-range monostatic radar. It refocuses the system point-spread function (PSF) to any range location, taking into account both magnitude and phase changes. The approach can be applied with any Fourier-based imaging algorithm utilizing the Lippmann–Schwinger equation as the underlying scattering model. Here, it is validated through examples based on simulated and measured data where the images are reconstructed with quantitative microwave holography (QMH). QMH employs measured PSFs to achieve quantitative imaging in real-time. The proposed range-migration method is applicable with measured PSFs, too, leading to reduced system-calibration effort and the ability to focus an image at any desired range.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».