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公开(公告)号：CN111722227B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010630135.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于近似观测矩阵的聚束SAR压缩感知成像方法，包括如下步骤：步骤一、基于尺度变换的极坐标格式算法得到距离向尺度变换的矩阵形式；步骤二、基于尺度变换的极坐标格式算法得到方位向尺度变换的矩阵形式；步骤三、根据步骤一和步骤二的结果推导出极坐标格式算法成像过程的矩阵表达形式，步骤四、根据步骤三得到的雷达投影矩阵的信号模型，推导出逆成像过程的信号模型；步骤五、将上述步骤得到的PFA成像过程和逆成像过程和基于近似观测矩阵的迭代阈值收缩算法构建CS重建模型。该发明对PFA成像过程进行稀疏约束，PFA成像在SAR领域应用的范围更加宽泛，与传统的精确测量矩阵相比，大大降低了计算复杂度和存储内存。
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公开(公告)号：CN112731394A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011508400.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦，包括如下步骤：步骤一、构建SAR数据采集的几何模型，得到回波信号；步骤二、对混合信号进行PFA成像处理，采用FRFT算法估计所述动目标的运动参数，构建动目标雷达投影矩阵的字典；步骤三、构建静止目标和动目标的联合投影矩阵，得到杂波抑制和动目标分离的近似观测矩阵；步骤四、构建基于近似观测矩阵的迭代收缩阈值算法，以得到杂波抑制和聚焦的动目标图像。本发明利用动静目标的联合投影矩阵，实现杂波的抑制和动目标的重聚焦，且利用近似观测矩阵的方法，避免了将雷达投影矩阵和数据堆积成列向量，降低了计算复杂度和存储内存。
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公开(公告)号：CN112731394B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011508400.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦，包括如下步骤：步骤一、构建SAR数据采集的几何模型，得到回波信号；步骤二、对混合信号进行PFA成像处理，采用FRFT算法估计所述动目标的运动参数，构建动目标雷达投影矩阵的字典；步骤三、构建静止目标和动目标的联合投影矩阵，得到杂波抑制和动目标分离的近似观测矩阵；步骤四、构建基于近似观测矩阵的迭代收缩阈值算法，以得到杂波抑制和聚焦的动目标图像。本发明利用动静目标的联合投影矩阵，实现杂波的抑制和动目标的重聚焦，且利用近似观测矩阵的方法，避免了将雷达投影矩阵和数据堆积成列向量，降低了计算复杂度和存储内存。
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公开(公告)号：CN111722227A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010630135.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于近似观测矩阵的聚束SAR压缩感知成像方法，包括如下步骤：步骤一、基于尺度变换的极坐标格式算法得到距离向尺度变换的矩阵形式；步骤二、基于尺度变换的极坐标格式算法得到方位向尺度变换的矩阵形式；步骤三、根据步骤一和步骤二的结果推导出极坐标格式算法成像过程的矩阵表达形式，步骤四、根据步骤三得到的雷达投影矩阵的信号模型，推导出逆成像过程的信号模型；步骤五、将上述步骤得到的PFA成像过程和逆成像过程和基于近似观测矩阵的迭代阈值收缩算法构建CS重建模型。该发明对PFA成像过程进行稀疏约束，PFA成像在SAR领域应用的范围更加宽泛，与传统的精确测量矩阵相比，大大降低了计算复杂度和存储内存。
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