本文選題：逆合成孔徑雷達 + 超分辨成像��； 參考：《電波科學(xué)學(xué)報》2015年01期

【摘要】：基于分布式壓縮感知理論,提出了一種全極化逆合成孔徑雷達超分辨成像算法,聯(lián)合各極化通道進行超分辨處理.首先,建立全極化信號模型及超分辨字典,利用各極化通道信號的聯(lián)合稀疏性將全極化超分辨成像建模為最小L2,1范數(shù)的優(yōu)化問題,運用一種快速算法求解該優(yōu)化問題.由于利用聯(lián)合稀疏約束,多極化通道聯(lián)合成像相比于單通道成像能夠獲得更好的超分辨性能和噪聲抑制能力,最終有效提高圖像極化融合的效果.同時,采用快速傅里葉變換操作提升了算法的運算效率.基于backhoe的仿真數(shù)據(jù)實驗驗證了該算法的優(yōu)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.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金(No.61222108);國家自然科學(xué)基金(No.61101245)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2104599