Modelos y métodos avanzados basados en la dispersión para aplicaciones de radar

Título original:

Advanced Sparsity-Driven Models and Methods for Radar Applications

Contenido del libro:

Este libro presenta modelos y métodos avanzados basados en la dispersión y sus aplicaciones en tareas de radar como la detección, la obtención de imágenes y la clasificación. La detección comprimida (CS) es uno de los temas más activos en el área del procesamiento de señales. Al explotar y potenciar la escasez de las señales de interés, la SC ofrece un nuevo marco para reducir los datos sin comprometer el rendimiento de la recuperación de la señal, o para mejorar la resolución sin aumentar las mediciones.

En un capítulo introductorio se esbozan los fundamentos de la recuperación de señales dispersas. A continuación, se abordan de forma sistemática y exhaustiva los siguientes temas: algoritmos híbridos de búsqueda codiciosa para mejorar la calidad de las imágenes de radar; modelo de sparsity en bloque de dos niveles para señales de radar multicanal; representación sparse paramétrica para imágenes de radar con incertidumbre de modelo; muestreo de disco de Poisson para imágenes SAR de alta resolución y gran anchura de banda; cuando los modelos sparse avanzados se encuentran con datos de radar de cuantificación gruesa; análisis micro-Doppler consciente de la sparsity para la clasificación de blancos de radar; y detección distribuida de señales sparse en redes de radar mediante la prueba localmente más potente. Por último, un capítulo de conclusiones resume los puntos clave de los capítulos precedentes y ofrece perspectivas concisas.

El libro se centra en cómo aplicar los modelos y algoritmos basados en CS para resolver problemas prácticos en radar, para las comunidades de investigación en radar y procesamiento de señales.