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稳健高效通用SAR稀疏特征增强算法

杨磊 李埔丞 李慧娟 方澄

引用本文: 杨磊, 李埔丞, 李慧娟, 方澄. 稳健高效通用SAR稀疏特征增强算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190173 shu
Citation:  Lei YANG, Pucheng LI, Huijuan LI, Cheng FANG. Robust and Efficient Sparse-feature Enhancementfor Generalized SAR Imagery[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190173 shu

稳健高效通用SAR稀疏特征增强算法

    作者简介: 杨磊: 男,1984年生,副教授,研究方向为高分辨SAR成像及机器学习理论应用;
    李埔丞: 男,1992年生,硕士生,研究方向为高分辨SAR成像稀疏特征增强;
    李慧娟: 女,1996年生,硕士生,研究方向为高分辨SAR成像稀疏特征增强;
    方澄: 男,1980年生,讲师,研究方向为深度学习及高性能计算
    通讯作者: 杨磊,yanglei840626@163.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61601470),天津市自然科学基金(16JCYBJC41200),中央高校基本科研业务费专项资金(3122018C005)

摘要: 针对合成孔径雷达(SAR)成像中的稀疏特征增强问题,传统方法难以在精度与效率之间实现有效的平衡。该文提出基于复数交替方向多乘子方法(C-ADMM),针对SAR稀疏特征增强建立增广的拉格朗日优化方程,并引入复数${\ell _1}$范数邻近算子,基于高斯-赛德尔思想进行对偶迭代运算,从而在复数回波数据域内对多种SAR模式的实测数据进行成像。实验部分首先通过仿真数据的相变图(PTD)验证C-ADMM算法对于复数数据的稀疏恢复性能,然后选取SAR、SAR地面运动目标(GMTIm)和逆SAR(ISAR)实测数据,与凸优化(CVX)方法和贝叶斯压缩感知(BCS)方法进行对比试验,最后验证了该文所提算法在稀疏特征增强应用中的稳健性、高效性和通用性。

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文章相关
  • 通讯作者:  杨磊, yanglei840626@163.com
  • 收稿日期:  2019-03-22
  • 录用日期:  2019-08-23
  • 网络出版日期:  2019-09-12
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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