典型文献
高分辨SAR目标成像方向性结构特征增强
文献摘要：
针对传统稀疏特征增强的方式仅能完成对目标场景中特显点的增强,对复杂的目标结构特征无能为力的问题,考虑目标细节特征的复杂性,提出方向性结构全变分(directional total structure variation,DTSV)正则子进行结构先验表征,实现对成像目标复杂结构特征任意梯度变化的拟合,进而实现对结构特征的高精度正则优化处理.首先,在交替方向多乘子方法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的协同优化框架下实现DTSV正则优化求解(DTSV-ADMM),利用该框架提供的对偶上升思想可有效提升迭代优化算法的收敛性能.其次,基于ADMM框架提供的多变量"分解-调和"机理,通过建立分裂变量组可以实现多个正则项的协同优化增强.然后,进一步引入l1范数对成像目标稀疏特征进行表征,并在协同优化框架下实现对方向性结构特征和稀疏特征的稳健计算,有效减小多特征优化存在的"误差传播"问题.最后,通过近端算子对特征进行解析计算,获得对应特征的闭合解析解,进一步提升算法运算稳健性和计算效率.实验证明了所提算法相比传统方法的优越性.
文献关键词：
合成孔径雷达;方向性结构全变分;交替方向乘子法;多特征增强;近端算子
中图分类号：
作者姓名：
杨磊;张苏;盖明慧;方澄
作者机构：
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]杨磊;张苏;盖明慧;方澄-.高分辨SAR目标成像方向性结构特征增强)[J].系统工程与电子技术,2022(03):808-818
A类：
方向性结构全变分,DTSV,任意梯度变化,多特征优化,多特征增强
B类：
SAR,稀疏特征,目标结构,无能为力,细节特征,directional,total,structure,variation,结构先验,复杂结构,正则优化,优化处理,子方,alternating,method,multipliers,ADMM,协同优化,优化框架,优化求解,对偶,迭代优化,收敛性能,多变量,裂变,变量组,正则项,l1,范数,误差传播,近端算子,解析计算,解析解,计算效率,合成孔径雷达,交替方向乘子法
AB值：
0.323065
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