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本課題は，狭小開口面積における高分解能レーダ画像化法の構築を目的として，①多偏波解析による目標外挿法，②ドップラを用いた人体目標運動・形状同時推定，③多重散乱波を用いた画像領域拡大法の課題を実施した．①では，多偏波データ学習と高精度画像化法RPM法を統合し，画像領域拡大を実現した．②では，MIMOレーダを仮定した高速人体画像化としてドップラ速度を用いたデータクラスタリングにより，精度と処理速度を飛躍的に高めた．また③では，壁透過モデルにおいて人体を画像化するため，同壁と目標間で生成される多重散乱波を利用した画像領域拡大法を提案し，電磁界解析による数値データによりその有効性を確認した．
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