【摘 要】
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基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的SAR层析成像方法(SAR Tomography,Tomo SAR),虽然实现了对目标的3维重构,但对于具有结构特性的目标其重构性能较差。针对这一问题,该
【机 构】
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①(中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室;北京;100190)②(中国科学院大学;100049)③(中国资源卫星应用中心;100094);
【基金项目】
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国家发改委卫星及应用产业发展专项项目 发改委高技【2012】2083号
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基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的SAR层析成像方法(SAR Tomography,Tomo SAR),虽然实现了对目标的3维重构,但对于具有结构特性的目标其重构性能较差。针对这一问题,该文提出了采用块压缩感知(Block Compressive Sensing,BCS)算法,该方法首先在CS方法基础上将具有结构特性的目标信号重构问题转化为BCS问题,然后根据目标结构特性与雷达参数的关系确定块的大小,最后对目标进行块稀疏的l1/l2范数最优化求解。相比基于CS的SAR层析成像方法,该方法更好地利用了目标的稀疏特性和结构特性,其重构精度更高、性能更优。仿真数据和Radarsat-2星载SAR实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。
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