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摘要
该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法。传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进行稀疏表征和重建。考虑城市和森林等区域中各自的布局分布较为类似，目标在相邻方位-距离单元的高程向分布具有较强相关性。该方法通过引入Karhunen Loeve变换来表征相邻方位-距离单元的高程向的低秩结构特性，构建稀疏和低秩结构相结合的目标区域层析SAR成像模型，采用ADMM算法对层析SAR成像模型进行求解，将复杂的原优化问题分解为若干相对简单的子问题，通过优化变量交替投影的方式进行算法求解，得到层析SAR成像结果。该方法提高了低航过数或低通道数情况下的重建精度，拥有更好的成像性能。仿真和实测数据实验表明，该重建方法能够有效分离散射体并保证重建能量的精度，且在降低航过数或通道数的情况下保持良好的成像效果，有效抑制伪影现象。
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单位中国运载火箭技术研究院; 中国科学院; 广东工业大学; 北京市遥感信息研究所
