Localización de pequeños objetivos a partir de parámetros de dispersión a través de una configuración de medición bistática
Autores: Son, Seong-Ho; Park, Won-Kwang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Localización de pequeños objetivos a partir de parámetros de dispersión a través de una configuración de medición bistática
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Algoritmo
Objeto
Parámetro de dispersión
Función de imagen
ángulo bistático
Experimentos numéricos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Desarrollamos un algoritmo de tipo de muestreo para localizar un objeto pequeño a partir de datos de parámetros de dispersión medidos en una configuración bistática. Para ello, diseñamos una función de imagen de tipo de muestreo basada en la fórmula de la ecuación integral para el parámetro de dispersión. Para aclarar su aplicabilidad, mostramos que la función de imagen puede ser expresada por el ángulo bistático, disposición de antenas y función de Bessel de un orden entero. Este resultado revela algunas propiedades de la función de imagen y la influencia de la selección del ángulo bistático. Se realizan experimentos numéricos para objetos pequeños y grandes individuales y múltiples para ilustrar los pros y los contras del algoritmo desarrollado.
Descripción
Desarrollamos un algoritmo de tipo de muestreo para localizar un objeto pequeño a partir de datos de parámetros de dispersión medidos en una configuración bistática. Para ello, diseñamos una función de imagen de tipo de muestreo basada en la fórmula de la ecuación integral para el parámetro de dispersión. Para aclarar su aplicabilidad, mostramos que la función de imagen puede ser expresada por el ángulo bistático, disposición de antenas y función de Bessel de un orden entero. Este resultado revela algunas propiedades de la función de imagen y la influencia de la selección del ángulo bistático. Se realizan experimentos numéricos para objetos pequeños y grandes individuales y múltiples para ilustrar los pros y los contras del algoritmo desarrollado.