基于属性散射信息的随机梯度最小方差追踪SAR超分辨重建算法

作者：丛迅超; 万群

来源：计算机应用研究, 2019, 36(04): 1261-1264.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0101

• 合成孔径雷达
• 属性散射中心模型
• 稀疏表示
• 频域外推

无论军事还是民用合成孔径雷达(SAR)应用领域,对实现目标更高分辨、更精细描述的期望和需求都十分迫切。在稀疏表示框架下,构建了基于属性散射中心模型(ASC)部件级局部散射模型的SAR重建观测模型;提出一种基于信号域的散射中心属性参数空间分类策略,并联合频域外推,提出一种基于随机梯度最小方差追踪的部件级超分辨SAR重建算法。该算法最终的超分辨SAR图像由FFT获得,提高了算法效率;并且该算法实现了在重建超分辨SAR图像的同时获取高精度的目标散射中心属性级特征。仿真合成数据和电磁计算数据验证了算法的超分辨能力,并利用ASC属性的克拉美罗界对算法属性估计性能进行了评估。

• 单位
  中国电子科技集团公司第十研究所; 电子工程学院; 电子科技大学