基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

发布时间：2017-09-26 08:17

  本文关键词：基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

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【摘要】：近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector,SMV)模型的重构性能。然而,在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景,SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构,这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾,提出一种改进的MMV模型。在该模型下,各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同,而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集,可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室;空军预警学院黄陂士官学校;中国人民解放军95133部队;
【关键词】： 合成孔径雷达 稀疏恢复 多重测量向量模型 距离徙动
【基金】：国家自然科学基金(61471386) 中国博士后基金(2015M570815) 陕西省统筹创新工程-特色产业创新链项目(2015KTTSGY04-06)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言合成孔径雷达(SAR)作为一种微波遥感设备,Industry Innovation Chain Project of Shaanxi Province(2015KTTSGY04-06)具有全天候、全天时的对地成像能力[1]。SAR图像的2维高分辨是通过发射/接收宽带信号,合成虚拟长孔径获得的[2]。经典的SAR成像算法包括距离多普勒算法,

【相似文献】

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1 王法松;张林让;周宇;;压缩感知的多重测量向量模型与算法分析[J];信号处理;2012年06期

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本文编号：922448