基于广义最小最大凹惩罚项的ISAR稀疏成像方法

• 作者: 卢晓军 张冰尘 杨力 魏中浩
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: ISAR 广义最小最大凹惩罚项 L1范数最小化
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 244-250
• 页数: 7页
• 分类号: TN957
• 字数: 2696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.02.012

摘要

介绍一种基于广义最小最大凹(generalized minimax concave,GMC)惩罚项的ISAR稀疏成像方法.该方法的惩罚项形式与L1范数最小化方法不同,不仅使最小二乘损失函数凸性最小,而且避免了L1范数最小化方法系统性幅值低估问题.通过仿真实验说明GMC算法在ISAR成像中的幅度保持特性.利用Yak-42飞机的实际数据进行ISAR成像,结果表明GMC算法在成像精度方面优势明显,具有更好的成像效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冰尘	中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室	54	401	10.0	17.0
2	杨力	中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室	66	783	17.0	26.0
6	卢晓军		14	30	3.0	5.0
7	魏中浩	中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室	7	7	2.0	2.0