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基于稀疏和低秩结构的层析SAR成像方法
文献摘要：
该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进行稀疏表征和重建.考虑城市和森林等区域中各自的布局分布较为类似,目标在相邻方位-距离单元的高程向分布具有较强相关性.该方法通过引入Karhunen Loeve变换来表征相邻方位-距离单元的高程向的低秩结构特性,构建稀疏和低秩结构相结合的目标区域层析SAR成像模型,采用ADMM算法对层析SAR成像模型进行求解,将复杂的原优化问题分解为若干相对简单的子问题,通过优化变量交替投影的方式进行算法求解,得到层析SAR成像结果.该方法提高了低航过数或低通道数情况下的重建精度,拥有更好的成像性能.仿真和实测数据实验表明,该重建方法能够有效分离散射体并保证重建能量的精度,且在降低航过数或通道数的情况下保持良好的成像效果,有效抑制伪影现象.
文献关键词：
三维成像;层析SAR成像;稀疏特性;低秩结构;Karhunen Loeve变换
中图分类号：
作者姓名：
赵曜;许俊聪;全相印;崔莉;张柘
作者机构：
广东工业大学 广州 510006;中国运载火箭技术研究院 北京 100076;北京市遥感信息研究所 北京 100192;苏州空天信息研究院 苏州 215000;苏州市空天大数据智能应用技术重点实验室 苏州 215000;中国科学院空天信息创新研究院 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]赵曜;许俊聪;全相印;崔莉;张柘-.基于稀疏和低秩结构的层析SAR成像方法)[J].雷达学报,2022(01):52-61
A类：
B类：
低秩结构,层析,SAR,成像方法,三维成像,压缩感知,稀疏表征,局分,强相关性,Karhunen,Loeve,换来,结构特性,目标区域,成像模型,ADMM,优化问题,问题分解,子问题,优化变量,交替投影,通道数,重建精度,成像性能,重建方法,有效分离,散射体,保持良好,成像效果,伪影,稀疏特性
AB值：
0.376476
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