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摘要
逆合成孔径激光雷达（ISAL）是一种能够超越传统光学衍射极限的主动光学成像系统。由于ISAL是一种相干成像系统，其图像具有明显的散斑，影响目标识别和判断。为解决该问题，基于模型的迭代重构算法（MBIR）被提出，该方法直接重构目标反射率而非复反射系数（传统重构方法普遍采用的），所重构图像质量更接近光学图像。然而，该方法存在优化模型较复杂、采用无梯度线搜索算法求解效率较低且不易收敛的特点。针对以上问题，本文进行了两点改进。首先从信息传递的角度得到复反射系数分布、反射率分布和测量信号之间的马尔科夫关系，据此将复反射系数假设为反射率估计的完整数据集，简化了优化模型。其次，针对模型求解，应用更容易求解梯度的先验模型替代函数，并结合对数变换，将原问题转换为含梯度的无约束问题，进行高效求解。最后通过仿真数据和7km外场实验数据验证了所改进方法的有效性和效率。结果表明，对于高中低不同载噪比（5dB,0d B,-5dB）的回波数据，该方法在5次迭代之内即可得到较优质量的图像。
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单位中国科学院; 中国科学院光电技术研究所; 中国科学院大学
