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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)  
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【英文篇名】 CS-SAR Imaging Method Based on Inverse Omega-K Algorithm
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【作者】 胡静秋; 刘发林; 周崇彬; 李博; 王东进;
【英文作者】 Hu Jingqi; Liu Falin; Zhou Chongbin; Li Bo; Wang Dongjin; Department of EEIS; University of Science and Technology of China; Key Laboratory of Electromagnetic Space Information; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国科学技术大学电子工程与信息科学系; 中国科学院电磁空间信息重点实验室;
【文献出处】 雷达学报 , Journal of Radars, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 合成孔径雷达; 压缩感知; Omega-K算法; 迭代阈值算法;
【英文关键词】 Synthetic Aperture Radar(SAR); Compressed Sensing(CS); Omega-K Algorithm(OKA); Iterative thresholding algorithm;
【摘要】 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。
【英文摘要】 Compressed Sensing(CS)has been proved to be effective in Synthetic Aperture Radar(SAR)imaging.Previous CS-SAR imaging algorithms are very time consuming,especially for producing high-resolution images.In this study,we propose a new CS-SAR imaging method based on the well-known omega-K algorithm,which is precise and convenient to use in SAR imaging.First,we derive an inverse omega-K algorithm to directly obtain echoes without any convolution between the transmitted signal and scene.Then,we formulate the SAR ...
【基金】 The National Natural Science Foundation of China(61431016)
【更新日期】 2017-04-07
【分类号】 TN957.52
【正文快照】 1 Introduction Synthetic Aperture Radar(SAR)is widely used to obtain images under all weather conditions at any time of a day[1].With the growing demand for SAR images and the development of SAR imaging technology,the image resolution has increased sign

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