稀疏微波成像應(yīng)用

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 合成孔徑雷達(dá) 1
1.2 稀疏信號(hào)處理 4
1.3 稀疏微波成像 8
1.4 研究現(xiàn)狀 11
1.5 本書(shū)內(nèi)容 15
第2章 稀疏微波成像基礎(chǔ) 17
2.1 引言 17
2.2 成像模型 18
2.3 稀疏表征 20
2.4 觀測(cè)矩陣 22
2.4.1 影響因素 24
2.4.2 觀測(cè)矩陣構(gòu)建 26
2.5 稀疏重構(gòu) 30
2.5.1 重構(gòu)方法概述 30
2.5.2 快速重構(gòu)方法 32
2.6 性能評(píng)估 34
2.6.1 系統(tǒng)性能 34
2.6.2 圖像質(zhì)量 36
2.7 本章小結(jié) 38
第3章 稀疏微波成像在三維SAR成像中的應(yīng)用 39
3.1 TomoSAR成像 39
3.1.1 引言 39
3.1.2 TomoSAR成像模型 40
3.1.3 TomoSAR稀疏重構(gòu)方法 42
3.1.4 TomoSAR未知基線(xiàn)數(shù)據(jù)補(bǔ)償 47
3.1.5 小結(jié) 54
3.2 陣列下視三維SAR成像 54
3.2.1 引言 54
3.2.2 陣列下視三維SAR成像模型 56
3.2.3 陣列下視三維SAR無(wú)網(wǎng)格稀疏重構(gòu)方法 60
3.2.4 仿真實(shí)驗(yàn) 64
3.2.5 小結(jié) 70
3.3 圓跡SAR/多基線(xiàn)圓跡SAR成像 70
3.3.1 引言 70
3.3.2 圓跡SAR成像 72
3.3.3 多基線(xiàn)圓跡SAR成像 75
3.3.4 小結(jié) 88
第4章 聯(lián)合稀疏在微波成像中的應(yīng)用 90
4.1 基于稀疏信號(hào)處理的SAR模糊抑制方法 90
4.1.1 引言 90
4.1.2 基于稀疏處理的方位模糊模型 91
4.1.3 基于稀疏信號(hào)處理的方位模糊抑制方法 94
4.1.4 基于稀疏信號(hào)處理的距離模糊抑制方法 99
4.1.5 小結(jié) 101
4.2 寬角SAR成像 101
4.2.1 引言 101
4.2.2 寬角SAR成像模型 102
4.2.3 寬角SAR稀疏重構(gòu)方法 106
4.2.4 仿真實(shí)驗(yàn) 107
4.2.5 小結(jié) 112
4.3 GMTI與變化檢測(cè) 113
4.3.1 引言 113
4.3.2 分布式壓縮感知 113
4.3.3 基于分布式壓縮感知的多通道/多時(shí)相SAR模型 117
4.3.4 基于分布式壓縮感知的順軌干涉運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 121
4.3.5 基于分布式壓縮感知的多時(shí)相場(chǎng)景變化檢測(cè) 125
4.3.6 小結(jié) 130
第5章 稀疏微波成像在SAR圖像處理中的應(yīng)用 131
5.1 恒虛警率檢測(cè) 131
5.1.1 引言 131
5.1.2 復(fù)近似信息傳遞算法原理 132
5.1.3 基于線(xiàn)性調(diào)頻陣的“噪聲”矩陣Z高斯性分析 133
5.1.4 基于復(fù)近似信息傳遞算法的方位距離解耦條帶SAR成像 138
5.1.5 仿真實(shí)驗(yàn) 140
5.1.6 小結(jié) 145
5.2 SAR圖像增強(qiáng) 145
5.2.1 引言 145
5.2.2 基于*q正則化方法的SAR圖像增強(qiáng)原理 146
5.2.3 基于閾值迭代算法的SAR圖像增強(qiáng) 146
5.2.4 基于CAMP算法的SAR圖像增強(qiáng) 149
5.2.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 152
5.2.6 小結(jié) 163
5.3 相干斑抑制 163
5.3.1 引言 163
5.3.2 基于ATV正則化的相干斑抑制模型 164
5.3.3 基于ATV正則化的相干斑抑制方法 165
5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 169
5.3.5 小結(jié) 173
參考文獻(xiàn) 175
中英文對(duì)照表 192