フェーズドアレイ気象レーダにおける圧縮センシングデータからの2次元高精度再構成

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): 2-Dimensional High-Quality Reconstruction of Compressive Measurements of Phased Array Weather Radar

著者名: 川見 亮介(立命館大学),平林 晃(立命館大学),田中 啓透(立命館大学),柴田 基(立命館大学),井尻 敬(立命館大学),嶋村 重治(大阪大学),菊地 博史(大阪大学),金 寛(大阪大学),牛尾 知雄(大阪大学)

著者名(英語): Ryosuke Kawami|Akira Hirabayashi|Nobuyuki Tanaka|Motoi Shibata|Takashi Ijiri|Shigeharu Shimamura|Hiroshi Kikuchi|Gwan Kim|Tomoo Ushio

キーワード: フェーズドアレイ気象レーダ|大容量データ|圧縮センシング|凸最適化|Phased array weather radar|large-volume data|Compressive sensing|convex optimization

要約(日本語): This paper proposes a compressive sensing method for the phased array weather radar (PAWR). The method features the following two points. First, the PAR data are uniformly and randomly selected. The selection pattern changes at every observation. Second, the compressed measurements are reconstructed in a two-dimensional way so that local similarity of weather data is taken into account. Since the cost function for the data reconstruction is convex, we can derive an efficient algorithm based on the so-called convex optimization techniques, in particular simultaneous direction method of multipliers (SDMM). Simulation results using real observation data show that the proposed method outperforms the conventional method and achieves less than 15% normalized error at 25% compression rate.

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