《电子与信息学报杂志》发表论文赏析
作者:王爱春, 向茂生, 汪丙南
单位:2.(中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室 北京 100190) ②(中国科学院大学 北京 100049) ③(中国资源卫星应用中心 北京 100094)
摘要:虽然采用压缩感知技术(Compressive Sensing, CS)的差分SAR层析成像方法实现了4维空间信息的重构,但是此方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,因此对同时具有稀疏特性和结构特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,该文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS),提出一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分SAR层析成像问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,最后对目标进行块稀疏的l1/l2 范数最优化求解。相比CS差分SAR层析成像方法,该方法不仅保持了CS差分SAR层析成像方法的高分辨率特点,而且其重构精度更高性能更优。仿真数据和ENVISAT星载ASAR数据以及地面GPS实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。
关键词:差分SAR层析成像技术, Khatri-Rao子空间, 块压缩感知
基金资助:国家发改委卫星及应用产业发展专项项目 (发改委高技[2012]2083号)