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一种新的基于Omega-K算法的稀疏场景压缩感知SAR成像方法(英文) 被引量:3
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作者 胡静秋 刘发林 +2 位作者 周崇彬 李博 王东进 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第1期25-33,共9页
很多文献已经证明压缩感知应用在SAR成像中的有效性。现有的CS-SAR成像算法非常耗时,尤其是对于高分辨率的图像来说更甚。该文针对稀疏场景提出了一种基于omega-K算法,精确且高效的CS-SAR成像算法——CS-OKA算法。我们首先推导出了omeg... 很多文献已经证明压缩感知应用在SAR成像中的有效性。现有的CS-SAR成像算法非常耗时,尤其是对于高分辨率的图像来说更甚。该文针对稀疏场景提出了一种基于omega-K算法,精确且高效的CS-SAR成像算法——CS-OKA算法。我们首先推导出了omega-K算法的逆算子,可不通过发射信号和场景的卷积来直接得到回波信号。在此基础上我们将SAR成像问题建立为一个稀疏优化问题,并用迭代阈值的方法来求解。仿真结果表明,当场景稀疏时该文的方法可以在远低于Nyquist采样率的前提下有效地恢复出原始场景,并且时耗和存储量都显著降低。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 压缩感知 omega-k算法 迭代阈值算法
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