| 
  中国学术期刊网络出版总库
  关闭
合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 A Reconstruction Algorithm with Bayesian Compressive Sensing for Synthetic Aperture Radar Images
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 侯兴松; 张兰; 肖琳;
【英文作者】 HOU Xingsong; ZHANG Lan; XIAO Lin(School of Electronics and Information Engineering; Xi'an Jiaotong University; Xi'an 710049; China);
【作者单位】 西安交通大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 西安交通大学学报 , Journal of Xi'an Jiaotong University, 编辑部邮箱 2013年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 合成孔径雷达; 方向提升小波变换; 稀疏表示; 贝叶斯推理; 压缩感知;
【英文关键词】 synthetic aperture radar; directional lifting wavelet transform; sparse representation; Bayesian inference; compressive sensing;
【摘要】 针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC)。首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像。实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%～90%下可以提高图像的重构性能,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,在90%高采样率下的重构性能可提高3dB左右。
【英文摘要】 A reconstruction algorithm with Bayesian compressive sensing for synthetic aperture radar(SAR) images(DLWT-TDC) is proposed to solve the problem that the dependencies of wavelet coefficients are not fully exploited by existing compressive sensing(CS) reconstruction algorithms.The new algorithm exploits both the interscale attenuation and the intrascale directional clustering property of the directional lifting wavelet transform(DLWT) coefficients.The DLWT is used for SAR image's sparse representation,and th...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60602024); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(xjj2012023)
【更新日期】 2013-10-08
【分类号】 TN957.52
【正文快照】 压缩感知理论[1]在信号稀疏的情况下突破了奈奎斯特采样定理的限制,其压缩性能与传统的压缩方案相比有大幅提升。本文研究了压缩感知理论的2个重要组成部分:重构算法和稀疏表示。压缩感知重构算法可分为确定型模型方法和贝叶斯统计概率模型方法。基追踪算法(MP)[2]、正交匹配追

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
　 无线电电子学、电信技术
　　 雷达
　　　 雷达设备、雷达站
　　　　 雷达接收设备
　　　　　 数据、图像处理及录取
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有：中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有：清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有：各数据库编辑出版单位（见各库版权信息）
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证（京）字008号