A synthetic aperture-compressive sensing framework for high-resolution imaging and spectrum estimation

在现代Anwendungen der Bildgebung和Spektralschätzung中，他的成长在Bedarf和einer Steigerung der Systemauflösung中。Eine Erhöhung der Auflösung fhrt zu detaillierten und genaueren Ergebnissen in der Bildgebung and Spektralschätzung。Der Erfolg von darauf aufbauenden Aufgaben, wie zieldektion， Lokalisierung和Klassifizierung ist在hohem Maße von Der Systemauflösung abhängig。disese kann durch höhere Hardware-Kosten, z.b.e ine Vergrößerung des Arrays, orderaberdurch höheren Berechnungsaufwand erreicht werden。Letzteres kann durch Verwendung synthetischer aperture geshehen, bedenen große Sensorgruppe（阵列）durch die Bewegung einer kleinen platform syntitippe durch die Verwendung von compression Sensing, two man mit durch gezielte Unterabtastung ausnzt, ass viele signal in der Praxis ine characteristic structur aufweisen。齐泽尔博士，杨志强，杨志强，杨志强，杨志强，等。基于孔径和压缩感知的合成孔径和压缩感知算法。Neben der theortischen formululierung betrachten wir die praktische Implementierung eines d<s:1> (nn) besetzten Bildgebungs-/Ortungssystems在Verwendung eines ultrashard -Bildgebungs系统下。

In modernen Anwendungen der Bildgebung und Spektralschätzung gibt es großen Bedarf an einer Steigerung der Systemauflösung. Eine Erhöhung der Auflösung führt zu detaillierten und genaueren Ergebnissen in der Bildgebung und Spektralschätzung. Der Erfolg von darauf aufbauenden Aufgaben, wie Zieldetektion, Lokalisierung und Klassifizierung ist in hohem Maße von der Systemauflösung abhängig. Diese kann durch höhere Hardware-Kosten, z.B. eine Vergrößerung des Arrays, oder aber durch höheren Berechnungsaufwand erreicht werden. Letzteres kann durch Verwendung synthetischer Aperturen geschehen, bei denen eine große Sensorgruppe (array) durch die Bewegung einer kleineren Plattform synthetisiert wird oder durch die Verwendung von Compressive Sensing, wo man mit durch gezielte Unterabtastung ausnutzt, dass viele Signale in der Praxis eine charakteristische Struktur aufweisen. Unser Ziel ist es, einen neuartigen Ansatz für hochauflösende Bildgebung und Spektralschätzung zu formulieren. Hierbei sollen die Konzepte synthetischer Aperturen und Compressive Sensing zu einem gemeinsamen Optimierungsproblem vereint werden. Neben der theoretischen Formulierung betrachten wir die praktische Implementierung eines dünn besetzten Bildgebungs-/Ortungssystems unter Verwendung eines Ultraschall-Bildgebungssystems.