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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Yohei Saika (Gunma National College of Technology) Shouta Akiyama (Gunma National College of Technology) Hiroki Sakaematsu (Gunma National College of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2013
발행연도
2013.10
수록면
1,203 - 1,208 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

Monte Carlo Simulation for Phase Unwrapping Using Super-resolution for Remote Sensing Using Synthetic Aperture Radar Interferometry
Yohei Saika 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2015.10 학술대회자료

2013

Bayesian Inference in Optical Measurement Due to Remote Sensing to Synthetic Aperture Radar Interferometry
Yohei Saika ,  Shouta Akiyama ,  Hi 외 1명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2013.10 학술대회자료

초록· 키워드

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We investigated the Bayesian inferences using the maximize a posteriori (MAP) estimation for the problem of phase unwrapping in remote sensing using the synthetic aperture radar (SAR) interferometry. Then, in order to clarify performance of the Bayesian inference estimate, we carried out Monte Carlo simulation for a set of wave-fronts generated by an assumed true prior. Then, we clarified that optimal performance was achieved under the Bayes-optimal condition within statistical uncertainty. Then, we clarified that the present method was effective even for an artificial wave-front in remote sensing due to SAR interferometry. Also, we found that the Bayesian inference via the conjugate gradient method to derive the MAP solution for this problem. Using the numerical simulation for the wave-front, we found that the MAP estimation using the conjugate gradient method was effective for phase unwrapping as well as the MPM estimate approximately.
#Bayesian inference #phase unwrapping #MPM estimate #MAP estimation #conjugate gradient method

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BAYESIAN INFERENCE
3. PHASE UNWRAPPING
4. GENERAL FORMULATION
5. PERFORMANCE
6. SUMMARY AND DISCUSSION
REFERENCES

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