-
题名压缩感知ISAR成像的全变差优化最小算法
被引量：2
- 1
-
-
作者
冯灿
肖亮
韦志辉
-
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
北方信息控制集团有限公司
-
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第5期775-781,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61071146
61171165)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2010488)
国家重大科学仪器专项计划资助项目(2012YQ050250)
-
文摘
对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像,从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目标是不适定问题,且观测噪声也会影响重建结果。在频率步进连续波ISAR系统回波观测模型基础上,结合压缩感知原理,给出了一种基于全变差正则化的ISAR压缩感知成像模型,通过将该优化模型转化为一系列简单代理函数进行求解,提出了一种快速优化最小算法。最后在不同回波信噪比条件下进行仿真验证。实验结果表明,当回波信噪比大于10 dB时,本文方法明显优于距离–多普勒算法和基于L1范数的压缩感知成像方法。
-
关键词
逆合成孔径雷达成像
压缩感知
全变差正则化
优化最小算法
-
Keywords
Inverse Synthetic Aperture Radar imaging
Compressive Sensing
total variationregularization
Majorization-Minimization algorithm
-
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
-
-
题名基于粒子群优化的多层介质光热深度剖面重构
- 2
-
-
作者
陈赵江
方健文
刘世清
-
机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
-
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期169-176,共8页
-
基金
国家自然科学基金(11074222)资助课题
-
文摘
基于热波阻抗法建立了多层介质的一维光热模型,从样品表面调制光热信号出发,采用粒子群优化(PSO)算法和总变差(TV)正则化方法对多层介质的热物性予以深度剖面重构。该方法将多层介质离散成一系列厚度相同的虚拟层,并将待重构的热物性深度剖面以粒子表示,再让粒子在解空间进行优化搜索。数值模拟的结果证明了该方法的有效性和实用性,适合用来重构层数未知的多层介质的热导率和热扩散率剖面。对噪声背景下光热信号的重构结果亦证实了算法的稳定性和可靠性。此外,数值结果也表明上述方法可用于热导率和热扩散率深度剖面的同步重构。
-
关键词
激光技术
光热深度剖面重构
粒子群优化
总变差正则化
多层介质
-
Keywords
laser technique
photothermal depth profiling
particle swarm optimization
total variationregularization
multilayer media
-
分类号
TN247
[电子电信—物理电子学]
-
