基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

• 作者: 张冰尘 徐志林 陈晨 魏中浩
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 宽角合成孔径雷达 高斯字典原子 稀疏表示 广义最小最大凹惩罚
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 2471-2478
• 页数: 8页
• 分类号: TN95
• 字数: 6855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.11.10

摘要

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar ,SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法.在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数.在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解.最后,根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性.通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晨	中国科学院电子学研究所	68	446	12.0	18.0
7	张冰尘	中国科学院电子学研究所	54	401	10.0	17.0
9	魏中浩	中国科学院电子学研究所	7	7	2.0	2.0
15	徐志林	中国科学院电子学研究所	3	2	1.0	1.0