基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法

时燕 陈迪荣

时燕, 陈迪荣. 基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法[J]. 雷达学报, 2013, 2(2): 218-225. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20068
引用本文: 时燕, 陈迪荣. 基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法[J]. 雷达学报, 2013, 2(2): 218-225. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20068
Shi Yan, Chen Di-rong. A Compressive Sensing SAR Imaging Approach Based on Wavelet Package Algorithm[J]. Journal of Radars, 2013, 2(2): 218-225. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20068
Citation: Shi Yan, Chen Di-rong. A Compressive Sensing SAR Imaging Approach Based on Wavelet Package Algorithm[J]. Journal of Radars, 2013, 2(2): 218-225. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20068

基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法

doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20068
基金项目: 

国家自然科学基金(11171014)和国家973 计划项目(2010CB731900)资助课题

详细信息
    作者简介:

    时燕(1988-),女,籍贯:江苏,北京航空航天大学硕士生,研究方向为压缩传感、图像处理。E-mail:bettershiyan@163.com 陈迪荣(1961-),男,籍贯:湖北,教授,博士生导师,研究方向为函数逼近论、小波分析、统计学习理论、信息处理。

A Compressive Sensing SAR Imaging Approach Based on Wavelet Package Algorithm

  • 摘要: 压缩传感SAR 成像能够大量减小采样率和数据量,但只对稀疏场景有效。该文提出基于小波包训练稀疏表示基的压缩传感SAR 成像方法。该方法通过对同类型的SAR 图像进行小波包训练,在小波包库中选择能够稀疏表示该类SAR 场景的稀疏表示基,并通过求解l1 范数最小化问题重构SAR 场景反射系数。文中提出的方法在严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR 成像,仿真数据成像结果表明该文方法具有较好的效果。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-16
  • 修回日期:  2013-03-04
  • 网络出版日期:  2013-04-28

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