提出面向合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)回波数据的复杂结构特征增强算法(Complex Structure Feature Enhancement Algorithm,CEA),面向SAR成像目标的复杂结构特征,算法利用高阶方向全变分(High-order Total Direction Var...提出面向合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)回波数据的复杂结构特征增强算法(Complex Structure Feature Enhancement Algorithm,CEA),面向SAR成像目标的复杂结构特征,算法利用高阶方向全变分(High-order Total Direction Variation,HOTDV)正则算子表示,面向SAR成像目标的稀疏特征,算法用ℓ_(1)正则算子表示。算法利用交替方向多乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)建立多正则约束优化框架,设计复杂结构分裂变量和稀疏分裂变量,并求出分裂变量解析更新解以实现SAR成像目标的复杂结构特征与稀疏特征的增强。多正则约束优化框架中的对偶分解保证多特征多任务处理能力,增广拉格朗日项的使用则保证了算法的收敛性和稳健性。最后,设计了仿真和实测SAR数据特征增强实验以验证算法的有效性,对比多种传统结构特征增强算法以验证所提复杂结构特征增强算法的优越性。展开更多
文摘提出面向合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)回波数据的复杂结构特征增强算法(Complex Structure Feature Enhancement Algorithm,CEA),面向SAR成像目标的复杂结构特征,算法利用高阶方向全变分(High-order Total Direction Variation,HOTDV)正则算子表示,面向SAR成像目标的稀疏特征,算法用ℓ_(1)正则算子表示。算法利用交替方向多乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)建立多正则约束优化框架,设计复杂结构分裂变量和稀疏分裂变量,并求出分裂变量解析更新解以实现SAR成像目标的复杂结构特征与稀疏特征的增强。多正则约束优化框架中的对偶分解保证多特征多任务处理能力,增广拉格朗日项的使用则保证了算法的收敛性和稳健性。最后,设计了仿真和实测SAR数据特征增强实验以验证算法的有效性,对比多种传统结构特征增强算法以验证所提复杂结构特征增强算法的优越性。
