ハイパースペクトル画像におけるターゲット検出と分類のためのリアルタイム処理アルゴリズム

著者らは、ハイパースペクトル画像におけるターゲット検出と分類のためのリアルタイム処理アルゴリズムに対する線形制約最小分散（TCMV）ビームフォーミングアプローチを提示します。これらのLCMVベースのアルゴリズムに必要な知識は、対象物のみに限られています。このアイデアは、未知の信号源からの分散を最小限に抑えつつ、線形制約のセットを使用してこれらのターゲットを通過させる有限インパルス応答（FIR）フィルターを設計することです。制約エネルギー最小化（CEM）とターゲット制約干渉最小化フィルター（TCIMF）の2つの特定のLCMVベースのターゲット検出器が提示されます。LCMVベースのターゲット検出器の分類能力を拡張するために、LCMVアプローチはさらに一般化され、ターゲットを同時に検出および分類できるようになります。LCMVベースのフィルター構造を活用することで、LCMVベースのターゲット検出器と分類器はQR分解によって実装され、リアルタイムで行単位で処理されることができます。HYDICEおよびAVIRISデータを使用した実験が実施され、そのリアルタイム実装が示されます。