基于加权l1范数优化的双基地ISAR稀疏成像算法

V243.2%TN957.52; 针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题,提出了一种基于加权l1范数优化的高分辨成像算法.首先,假设各像元稀疏非同分布,利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l1范数约束问题,建立成像模型;然后,利用柯西-牛顿算法进行加权l1范数约束最优化问题的求解,实现目标图像重构.由于假设各像元独立非同分布,故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性,提高了成像质量.最后,仿真实验验证了算法的有效性和优越性....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 43; no. 4; pp. 944 - 953
Main Authors 薛东方, 朱晓秀, 胡文华, 郭宝锋, 曾慧燕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 陆军工程大学石家庄校区,河北石家庄050003 01.04.2021
Subjects
优化理论
加权l1范数
稀疏孔径
压缩感知
双基地逆合成孔径雷达
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2021.04.11

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Summary:V243.2%TN957.52; 针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题,提出了一种基于加权l1范数优化的高分辨成像算法.首先,假设各像元稀疏非同分布,利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l1范数约束问题,建立成像模型;然后,利用柯西-牛顿算法进行加权l1范数约束最优化问题的求解,实现目标图像重构.由于假设各像元独立非同分布,故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性,提高了成像质量.最后,仿真实验验证了算法的有效性和优越性.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2021.04.11