Optimizing raw data quantization by exploiting AI-based on-board SAR processing

Niemann, Ella (2026) Optimizing raw data quantization by exploiting AI-based on-board SAR processing. Projektarbeit, Purdue University.

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Dokumentart:

Hochschulschrift (Projektarbeit)

Titel:

Optimizing raw data quantization by exploiting AI-based on-board SAR processing

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Niemann, Ella	ella.niemann (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

DLR-Supervisor:

Beitragsart	DLR-Supervisor	Institution oder E-Mail-Adresse	DLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisor	Martone, Michele	Michele.Martone (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4601-6599
Thesis advisor	Gollin, Nicola	Nicola.Gollin (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0477-3273

Datum:

Dezember 2026

Open Access:

Nein

Seitenanzahl:

Status:

nicht veröffentlicht

Stichwörter:

Synthetic Aperture Radar (SAR), On-Board Processing, Artificial Intelligence (AI), Raw Data Quantization.

Institution:

Purdue University

Abteilung:

Aerospace Engineering

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:

Hinterlegt von:

Martone, Michele

Hinterlegt am:

08 Mai 2026 13:31

Letzte Änderung:

08 Mai 2026 13:31

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