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Physical-aware Radar Image Synthesis with Projective Network

Song, Qian und Xu, Feng und Zhu, Xiao Xiang (2021) Physical-aware Radar Image Synthesis with Projective Network. In: 34th General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science, URSI GASS 2021 (Scopus; ISSN: ), Seiten 1-4. URSI GASS 2021, 2021-08-28 - 2021-09-04, Rome, Italy. doi: 10.23919/URSIGASS51995.2021.9560559.

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337kB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9560559

Kurzfassung

This paper proposed a new network module named as projection network. It assumes that each 2D radar cross section (RCS) map is a projection of a 3D RCS map. And it models the projection mechanism as a differentiable layer, so that it can be integrated with other neural network layers, such as convolutional and pooling layers. The proposed model is consistent with radar projection process, hence effects such as layover is considered. It is designed and used specifically for radar applications. This paper applied the proposed network on radar image synthesis, and the simulation results showed great potential of projective network.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142831/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Physical-aware Radar Image Synthesis with Projective Network
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Song, QianQian.Song (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xu, Fengfengxu (at) fudan.edu.cnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiaoxiang.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Erschienen in:34th General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science, URSI GASS 2021 (Scopus; ISSN: )
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.23919/URSIGASS51995.2021.9560559
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Projective Network, Radar Image
Veranstaltungstitel:URSI GASS 2021
Veranstaltungsort:Rome, Italy
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 August 2021
Veranstaltungsende:4 September 2021
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 - SAR-Methoden
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Song, Qian
Hinterlegt am:25 Nov 2021 11:41
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:42

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