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摘要
合成孔径成像雷达（Synthetic Aperture Imaging Radar， SAR）具有数据量大、采样率高等特点，针对传统压缩感知（Compressive Sensing， CS）重构算法成像精度低及抗噪性能差等问题，该文提出一种基于自适应加权极小极大凹罚函数和全变分的稀疏SAR成像重建方法。首先将加权思想同非凸函数簇中的极小极大凹罚函数结合，以进一步促进解的稀疏性，然后与全变分判罚函数线性组合构成复合正则化器，以进一步提高抗噪性能，最后，采用交替方向乘子法求解该成像模型，并在求解过程中使用方位-距离解耦算子替换测量矩阵及其厄米特转置以减少存储空间。仿真与实测数据处理结果表明，所提方法相比于其他算法有更好的聚焦性能和重建精度。
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