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AI for Optimized Raw Data Quantization in SAR Systems

Gollin, Nicola und Martone, Michele und Krieger, Gerhard und Rizzoli, Paola (2024) AI for Optimized Raw Data Quantization in SAR Systems. In: Proceedings International Radar Symposium. International Radar Symposium (IRS), 2024-07-02 - 2024-07-04, Breslau, Poland. ISSN 2155-5753.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/204026/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:AI for Optimized Raw Data Quantization in SAR Systems
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gollin, NicolaNicola.Gollin (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0477-3273NICHT SPEZIFIZIERT
Martone, MicheleMichele.Martone (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4601-6599NICHT SPEZIFIZIERT
Krieger, GerhardGerhard.Krieger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4548-0285NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaPaola.Rizzoli (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2024
Erschienen in:Proceedings International Radar Symposium
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
ISSN:2155-5753
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR Raw Data Qantization, AI, Deep Learning, Onboard Processing, Bit allocaiton
Veranstaltungstitel:International Radar Symposium (IRS)
Veranstaltungsort:Breslau, Poland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:2 Juli 2024
Veranstaltungsende:4 Juli 2024
Veranstalter :IEEE AESS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - AI4SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Hinterlegt von: Gollin, Nicola
Hinterlegt am:15 Mai 2024 13:11
Letzte Änderung:09 Okt 2024 12:10

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