基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像

发布时间：2018-07-07 09:56

  本文选题：逆合成孔径雷达 + 超分辨成像　； 参考：《电波科学学报》2015年01期

【摘要】：基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.
[Abstract]:Based on the theory of distributed compression sensing, a full polarization inverse synthetic aperture radar (SAR) super-resolution imaging algorithm is proposed, which combines various polarization channels for super-resolution processing. Firstly, a fully polarized signal model and a super-resolution dictionary are established. Using the joint sparsity of each polarization channel signal, the fully polarized super-resolution imaging is modeled as an optimization problem of the minimum L _ 2N _ 1 norm, and a fast algorithm is used to solve the optimization problem. Because of the joint sparse constraint, the multi-polarization channel joint imaging can obtain better super-resolution performance and noise suppression ability than single-channel imaging, and finally improve the effect of image polarization fusion effectively. At the same time, fast Fourier transform is used to improve the efficiency of the algorithm. Simulation data based on backhoe verify the superiority of the algorithm.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金优秀青年基金(No.61222108);国家自然科学基金(No.61101245)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2104599