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AI for Performance-Optimized Raw Data Quantization in Future SAR Systems

Gollin, Nicola und Martone, Michele und Ghiglione, Max und Krieger, Gerhard und Rizzoli, Paola (2025) AI for Performance-Optimized Raw Data Quantization in Future SAR Systems. Living Planet Symposium, 2025-07-23, Vienna, Austria. (eingereichter Beitrag)

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/209279/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:AI for Performance-Optimized Raw Data Quantization in Future 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
Ghiglione, MaxMax.Ghiglione (at) esa.intNICHT SPEZIFIZIERTNICHT 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 2025
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:SAR Raw Data Compression, Performance-Optimized bit allocation, Artificial Intelligence, Deep Learning
Veranstaltungstitel:Living Planet Symposium
Veranstaltungsort:Vienna, Austria
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:23 Juli 2025
Veranstalter :ESA
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:25 Nov 2024 14:39
Letzte Änderung:25 Nov 2024 14:39

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