【摘 要】
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在三维SAR成像中,稀疏重构算法相比传统的匹配滤波算法能有效提高成像质量,但是稀疏重构算法效率低,占用内存大,限制了稀疏重构算法的应用,针对这一问题,本文提出一种基于自
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571099);国家自然科学基金(61501098);高分青年基金项目(GFZX04061502)
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在三维SAR成像中,稀疏重构算法相比传统的匹配滤波算法能有效提高成像质量,但是稀疏重构算法效率低,占用内存大,限制了稀疏重构算法的应用,针对这一问题,本文提出一种基于自适应阈值的压缩感知三维SAR成像方法。该方法采用模糊聚类的思想对SAR回波信号进行聚类分析,根据SAR回波信号幅值信息,利用使非相似性代价函数最小准则自适应产生一个阈值,将高于阈值的信号构造测量矩阵,与传统的利用整个回波数据来构造测量矩阵的稀疏重构方法相比,大大降低了测量矩阵维数,减少了算法运算量。与目前成像质量较高的基于迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)方法相比,仿真和实测数据的处理结果都表明本文所提方法在提高了成像质量的同时提高了算法运行效率。
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