基于广义最小最大凹惩罚项的ISAR稀疏成像方法

介绍一种基于广义最小最大凹(generalized minimax concave,GMC)惩罚项的ISAR稀疏成像方法。该方法的惩罚项形式与L_1范数最小化方法不同,不仅使最小二乘损失函数凸性最小,而且避免了L_1范数最小化方法系统性幅值低估问题。通过仿真实验说明GMC算法在ISAR成像中的幅度保持特性。利用Yak-42飞机的实际数据进行ISAR成像,结果表明GMC算法在成像精度方面优势明显,具有更好的成像效果。

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后,根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。