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Implementation of Compressed Sensing algorithms in Python

Antonello, Arthur (2011) Implementation of Compressed Sensing algorithms in Python. Diplomarbeit, Instituto Tecnologico de Aeronautica, Engenharia Eletronica.

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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 will be validated by using airborne data acquired by the E-SAR sensor of DLR.

Dokumentart:Hochschulschrift (Diplomarbeit)
Zusätzliche Informationen:Tutors: Pau Prats, Matteo Nannini
Titel:Implementation of Compressed Sensing algorithms in Python
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Antonello, ArthurInstituto Tecnologico de Aeronautica, Engenharia Eletronica, Brazil
Datum:Dezember 2011
Referierte Publikation:Ja
Seitenanzahl:90
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR tomography, Compressed sensing, Python
Institution:Instituto Tecnologico de Aeronautica, Engenharia Eletronica
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: Matteo Nannini
Hinterlegt am:06 Dez 2011 15:29
Letzte Änderung:06 Mär 2014 14:24

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