U-Netを用いたMP-PAWRデータの非可逆圧縮

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-088

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Lossy compression of MP-PAWR data by using U-Net

著者名: 中田敦也（上智大学）,石黒勝彦（Preferred Networks）,村井翔悟（Preferred Networks）,前田新一（Preferred Networks）

著者名(英語): Atsuya Nakata (Sophia University),Katsuhiko Ishiguro (Preferred Networks),Murai Shogo (Preferred Networks),Shin-ichi Maedai (Preferred Networks)

キーワード: フェーズドアレイレーダー|偏波レーダー|気象レーダー|圧縮|深層学習|phased array radar|polarized wave radar|weather radar|compression|deep learning

要約(日本語): Multi-Parameter Phased Array Weather Radar（MP-PAWR）は，フェーズドアレイレーダによる高速・高分解能な三次元観測と二重偏波観測による降水粒子の多面的な観測を両立したレーダである。しかし，従来のパラボラ型気象レーダに比べて観測データの量が大幅に増加するため，同レーダのデータの有効な活用のために高効率のデータ圧縮技術が要請されている。本稿では，U-netと呼ばれる深層学習モデルを用いた，高効率・低歪みの非可逆圧縮法を提案する。MP-PAWRデータの圧縮に適したU

本誌掲載ページ: 138-140 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 614 Kバイト