基于属性散射信息的随机梯度最小方差追踪SAR超分辨重建算法

• 作者: 万群 丛迅超
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 合成孔径雷达 属性散射中心模型 稀疏表示 频域外推
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1261-1264
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0101

摘要

无论军事还是民用合成孔径雷达(SAR)应用领域,对实现目标更高分辨、更精细描述的期望和需求都十分迫切.在稀疏表示框架下,构建了基于属性散射中心模型(ASC)部件级局部散射模型的SAR重建观测模型;提出一种基于信号域的散射中心属性参数空间分类策略,并联合频域外推,提出一种基于随机梯度最小方差追踪的部件级超分辨SAR重建算法.该算法最终的超分辨SAR图像由FFT获得,提高了算法效率;并且该算法实现了在重建超分辨SAR图像的同时获取高精度的目标散射中心属性级特征.仿真合成数据和电磁计算数据验证了算法的超分辨能力,并利用ASC属性的克拉美罗界对算法属性估计性能进行了评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万群	电子科技大学电子工程学院	74	341	11.0	14.0
2	丛迅超	中国电子科技集团公司第十研究所	2	0	0.0	0.0