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压缩感知在城区高分辨率SAR层析成像中的应用
  • ISSN号:2095-283X
  • 期刊名称:雷达学报
  • 时间:2015
  • 页码:123-129
  • 分类:TN958[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079
  • 相关基金:国家自然科学基金(61331016,41174120)和高等学校博士学科点专项科研基金(20110141110057)资助课题
  • 相关项目:城市地区形变测量中的多源传感器四维SAR层析成像
中文摘要:

在建筑密集的城区复杂场景中,高分辨率SAR影像中存在严重的叠掩效应,影像解译的难度加大。SAR层析成像可以分离单个分辨单元内混叠的散射体目标,并且获取各个散射体的3维位置和后向散射强度。该文首先论述了3维SAR层析成像的基本原理,针对传统谱估计法获得的高程向分辨率较低的问题,综述了压缩感知方法在城区3维SAR层析成像中的应用,以基追踪和双步迭代收缩阈值法为例,开展了TerraSAR-X聚束模式数据实验,并与传统的奇异值阈值法进行了对比分析。研究结果表明压缩感知方法的高程向超分辨率、旁瓣抑制优势明显,在城区SAR层析成像中具有广阔的应用前景。

英文摘要:

In modern high resolution SAR data, due to the intrinsic side-looking geometry of SAR sensors, layover and foreshortening issues inevitably arise, especially in dense urban areas. SAR tomography provides a new way of overcoming these problems by exploiting the back-scattering property for each pixel. However, traditional non-parametric spectral estimators, e.g. Truncated Singular Value Decomposition (TSVD), are limited by their poor elevation resolution, which is not comparable to the azimuth and slant-range resolution. In this paper, the Compressive Sensing (CS) approach using Basis Pursuit (BP) and TWo-step Iterative Shrinkage/Thresholding (TWIST) are introduced. Experimental studies with real spotlight-mode TerraSAR-X dataset are carried out using both BP and TWIST, to demonstrate the merits of compressive sensing approaches in terms of robustness, computational efficiency, and super-resolution capability.

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期刊信息
  • 《雷达学报》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会
  • 主编:吴一戎
  • 地址:北京市海淀区北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:radars@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887062
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-283X
  • 国内统一刊号:ISSN:10-1030/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:677