标题 | 平滑L0范数稀疏信号重构ISAR成像算法 |
范文 | 冯俊杰 王永会 摘要:针对有限脉冲条件下高分辨率逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像问题,提出基于单循环结构的SL0稀疏信号重构ISAR成像算法,将ISAR成像问题转化为最小[l0]范数的优化问题,通过构建递减的参数序列,对平滑函数优化求解,实现高分辨率ISAR成像。仿真结果表明,该算法可以有效改善ISAR成像质量。 关键词:逆合成孔径雷达(ISAR);稀疏信号重构;平滑函数;优化求解 中图分类号:TN95? ? ? 文献标识码:A? ? ? 文章编号:1009-3044(2018)34-0170-02 雷达成像是以电磁波作为发射信号,通过对目标成像,可以增加对目标的分类和识别能力,因而雷达成像技术受到了人们极大地重视,同时不断拓展到不同的应用领域中。在雷达成像中,通常利用增加目标转动积累角或长相干处理时间间隔(CPI, coherent processing interval)来提高方位分辨率[1-2]。但较长的CPI需要更为复杂的补偿算法,给后续处理带来很大困难,难以实现实时成像。 由于ISAR目标一般由强散射点组成,这些强散射点在成像区域内是稀疏分布的。基于压缩感知理论的雷达成像得到较为广泛的研究[3-5]。为了进一步提升ISAR成像性能,本文采用负指数函数作为平滑函数,通过控制参数由较大值到较小值的变化趋近L0范数,研究基于单循环结构平滑L0范数稀疏信号重构ISAR成算法,实现高分辨率ISAR成像。 4 结束语 将ISAR成像转化为最小[l0]范数的优化问题,研究基于负指数函数作为平滑函数的L0范数稀疏重构算法,并采用单循环结构代替SL0算法中的双循环结构,通过构建递减的参数序列,对平滑函数优化求解,实现高分辨率ISAR成像。 参考文献: [1] Zhang L,Xing M and Qiu C W. Achieving higher resolution isar imaging with limited pulses via compressed sampling[J].IEEE Geosci. Remote Sens.Lett.,2009,6(3):567-571. [2] Wang H,Qun Y,Xing M and Zhang S.ISAR imaging via sparse probing frequencies[J].IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.,2011,8(3):451-455. [3] Zhao L F, Wang L, Bi G and Yang L.An Autofocus Technique for High-resolution Inverse Synthetic Aperture Radar Imagery [J].IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,2014,52(10):6392-6403. [4] 徐刚,张磊,陈倩倩,等.基于稀疏约束最优化的ISAR相位自聚焦成像算法[J].电子学报,2013,41(9):1772-1777. [5]? Liu H C,Jiu, B. Liu H W and Bao Z. Superresolution ISAR Imaging based on Sparse Bayesian Learning [J].IEEE Trans.Geosci. Remote Sens.,2014, 52(8): 5005-5013. [6] Mohimani,H.,Babaie-Zadeh,M.,Jutten,C.A fast approach for overcomplete sparse decomposition based on smoothed l0 norm [J].IEEE Trans.Signal Process,2009, 57(1):289-301. 【通聯编辑:梁书】 |
随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。