检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐刚[1] 陈倩倩[1] 侯育星[1] 李亚超[1] 邢孟道[1]
机构地区:[1]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071
出 处:《西安电子科技大学学报》2012年第5期79-84,95,共7页Journal of Xidian University
基 金:973项目稀疏微波成像信号处理方法研究资助项目(2010CB731903);国家自然科学基金资助项目(61001211);博士点基金资助项目(20090203120013);西安电子科技大学基本科研业务费资助项目(JY10000902014)
摘 要:提出了一种前视SAR超分辨成像算法.方位维分辨通过安置线性阵列,采用"多发多收"的工作方式,通过波束形成技术得到较窄的发射波束以覆盖有限观测场景,利用目标的稀疏先验信息建立正则化问题,然后通过求解最优化问题实现超分辨成像.该算法在有限阵列长度的条件下可以获得更优的成像结果,有效降低了系统的成本和复杂度.仿真结果验证了该文分析的正确性和算法的有效性。A novel algorithm for super-resolution imaging based on the Compressive sensing theory for forward- looking SAR is proposed. Azimuth resolution is achieved by laying the practical linear array in a Multiple-Input and Multiple-Output mode. A narrow radiation pattern could be obtained using the beam-form technique to observe the small scene, which provides the sparsity prior of the SAR image. Then regularization is constructed by exploiting the sparsity prior and super-resolution could be realized by solving the optimization. Enhanced imaging resolution could be captured with a limited length of array, lowing the cost and complexity of the system. Numeric simulation results confirm the validation of the proposed algorithm.
分 类 号:TP701[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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