| 講演要旨(和文) | | 本稿ではコンプレッシブ・センシング(CS)による地雷検知用地中レーダの信号処理とイメージングについて述べる。CSはイメージング対象物が空間的に疎(Sparse)な性質を持つときに有効な手法であるが、地雷は厳密には点物体ではなく大きさを持つため、CSアルゴリズイムの適用はそのままでは行えない。我々はモデルベースのCS法を新たに提案する。ここでは、解像度のピクセルを幾つか合わせたブロックと認識し、ブロック構造に対象が含まれるか否かで、大きさを持つ地雷の有無を判別している。室内実験データへ提案したCSアルゴリズムを適用し、従来法よりイメージング性能が向上することを実験的に示した。 |
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| | 講演要旨(英文) | | We propose a landmine detection technique using model based compressive sensing GPR system. Conventional CS algorithm enables the reconstruction of sparse subsurface image using much reduced measurement by exploiting its sparsity. However, for landmine detection purpose, CS faces some challenges because the landmine is not exactly a point target and also faces high level clutter from the propagation in the medium. By exploiting the physical characteristic of the landmine using model based CS, the probability of landmine detection can be increased. Using a small pixel size, the landmine reflection in the image is represented by several pixels grouping together in a three dimensional plane. This block structure can be used in the model based CS processing for imaging the buried landmine. It is observed in experimental result, that with the same amount of measurement samples, the model based CS gives better reconstruction of landmine image than the conventional CS. |
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