2016 Fiscal Year Annual Research Report
Optimization of Spatial Sampling and Radar Imaging for GPR for landmine detection
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26249058
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
佐藤 源之 東北大学, 東北アジア研究センター, 教授 (40178778)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
園田 潤 仙台高等専門学校, 知能エレクトロニクス工学科, 教授 (30290696)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | CS / 圧縮センシング / 人道的地雷除去 / 地中レーダ / GPR / GB-SAR / 大気補正 / スパースアレイ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1. GB-SAR を利用した最適サンプリング手法の開発：SARにおいて、ナイキスト定理の制限を超えた、疎なデータサンプリングにより同等の画像再構成について、データ取得と再構成がより簡便な地表設置型合成開口レーダ(GB-SAR)を利用し、1次元スパースアレイ並びに2次元スパースアレイの実証実験を行った。1次元スパースアレイでは物体の振動を数Hz程度まで実時間でイメージングできることを実証した。また2次元スパースアレイではアルゴリズムをGPUに実装し、1m程度離れた1mx1mx1m程度の空間をほぼ実時間で3次元イメージングできることを示した。
2. CS法によるイメージング：レーダデータのイメージング手法として、最小自乗法に基づく、逆問題を解くことでイメージングを行うことを試み多くの地中レーダ実データに対して、本手法の有効性を示した。更にCS法による高精度イメージングを併せて開発し、GB-SARデータへの有効性を確認した。いずれの手法も、汎用的に地中レーダ(GPR)やGB-SARに利用できる手法である。
3. 地滑りのモニタリングへのGB-SARの利用と大気補正：宮城県栗原市荒砥沢に設置したGB-SARによる地滑りモニタリングにおいて固定した反射鏡からのデータを利用した大気補正方法を検討した。また2017年1月から開始した南阿蘇村でのGB-SAR実験では山岳地域特有の大気補正法を開発している。また気象データ測定器を利用しGB-SARとの同期計測を行い、気象データを用いた大気補正とレーダデータを利用した補正法の比較検討を進めている。
4. 地雷検知センサALISへのCSの利用：地雷検知装置ALISについて、大規模なデータの利用についての検討を開始した。また3軸加速度、3軸ジャイロを利用した高精度な位置追跡法について基礎的実験と実時間位置追跡アルゴリズムの開発を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
従来のフーリエ変換に基づく合成開口レーダ信号処理に対して本研究では、計測したデータの情報を最大限に利用する逆解析手法を導入し、ナイキスト限界を超えた超解像度イメージングを行うことを目標としている。
2次元スパースアレイレーダによる実時間3次元イメージングは、より少ないアンテナ素子を利用するハードウエアの簡便化を図りつつ、従来のナイキスト定理を満たす密なアレイレーダと同程度の解像度をもつ手法であり、現時点で世界的にも極めて高速なイメージングが実現できている。またイメージング手法として、これまで通常使われてきた随伴行列の乗算によるアルゴリズムに替え、最小自乗法に基づくアルゴリズムを採用することで、より解像度の高い結果が得られることを、多くの地中レーダ実データへ適用することで明らかにした。この手法は地中レーダ特有の伝播媒質の不均質性が高く、クラッタが強い場合に特に有効であることを見いだした。
一方、クラッタが低いGB-SARに関してはより高度なCSを利用しても高精度なイメージングが可能なことを実証してきた。
カンボジア地雷除去活動はカンボジア地雷除去センター(CMAC)と協力し、現地活動を継続している。JICA、外務省などとも定期的に活動の情報交換を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
GB-SAR装置を利用し、荒砥沢、南阿蘇での計測を継続中である。実データを利用したより効率的なイメージングアルゴリズムの開発を進める。一方、実データから気象補正の重要性が非常に明確になっている。この問題についてより検討を進める。
カンボジアにおける地雷除去活動は、計測装置の技術メンテナンスに合わせて、レーダ装置の小型化を図っていく。また現地での実地雷除去活動に合わせたデータ計測とその解析を継続する。2009年よりカンボジアの実地雷原で蓄積してきたデータは、数千個のレーダデータと検出された地雷の写真などの状況を記録した貴重かつ膨大なデータである。このデータを教師データとして利用し、機械学習の手法を取り入れた地雷イメージの自動検知アルゴリズム開発を進める。
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