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稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建

曲长文 徐舟 陈天乐

曲长文, 徐舟, 陈天乐. 稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 71-77. doi: 10.11999/JEIT140121
引用本文: 曲长文, 徐舟, 陈天乐. 稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 71-77. doi: 10.11999/JEIT140121
Qu Chang-Wen, Xu Zhou, Chen Tian-Le. Super-resolution Reconstruction of SAR Section Based on Scattering Center Estimation and Sparse Constraint[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(1): 71-77. doi: 10.11999/JEIT140121
Citation: Qu Chang-Wen, Xu Zhou, Chen Tian-Le. Super-resolution Reconstruction of SAR Section Based on Scattering Center Estimation and Sparse Constraint[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(1): 71-77. doi: 10.11999/JEIT140121

稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建

doi: 10.11999/JEIT140121
基金项目: 

国家自然科学基金(61102166)资助课题

Super-resolution Reconstruction of SAR Section Based on Scattering Center Estimation and Sparse Constraint

  • 摘要: 从合成孔径雷达(SAR)成像模型出发,在稀疏条件下,该文结合散射中心理论,从低分辨率图像中估计高分辨率图像的散射点参数,用若干sinc函数对感兴趣目标区(ROI)进行重建并抑制旁瓣,获得超分辨ROI切片。基于非线性最小二乘(NLS)估计给出了该超分辨重建问题的迭代求解算法,并以TerraSAR-X数据进行仿真验证,仿真结果表明,该文所提方法相比双立方插值和1范数正则化方法能够获得更高的空间分辨率与目标杂波比(TCR)。后续分析表明,散射点参数的估计精度受到信噪比和sinc函数重建3 dB带宽共同影响,重建3 dB带宽越大对噪声的鲁棒性越强。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-20
  • 修回日期:  2014-06-09
  • 刊出日期:  2015-01-19

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