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Implementation of Compressed Sensing Algorithms in Python

Antonello, Arthur (2011) Implementation of Compressed Sensing Algorithms in Python. Diplomarbeit. DLR-Interner Bericht.

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Kurzfassung

Compressed Sensing (CS) is an emerging sampling paradigm that has recently proved to be an effective approach to polarimetric SAR tomography. This work focuses on the practical implementation of CS reconstruction algorithms via convex optimization. Specifically, we used the Python programming language and implemented a second order cone program (SOCP) that deals with multiple looks as well as multiple polarizations simultaneously. Also, special consideration was given to handling complex data appropriately. Finally, the methods are validated by using airborne data acquired by the E-SAR sensor of DLR.

Dokumentart:Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Diplomarbeit)
Zusätzliche Informationen:Betreuer: Pau Prats, Matteo Nannini
Titel:Implementation of Compressed Sensing Algorithms in Python
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Antonello, ArthurNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2011
Seitenanzahl:90
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Compressed Sensing, Python
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - Vorhaben Flugzeug-SAR (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Jens Fischer
Hinterlegt am:20 Okt 2011 11:25
Letzte Änderung:20 Okt 2011 11:25

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