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题名基于压缩感知的ISAR高分辨成像算法
被引量：11
- 1
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作者
李少东
杨军
马晓岩
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机构
空军预警学院空天预警装备系
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期150-157,共8页
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文摘
针对ISAR在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,基于压缩感知理论,提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵,PH矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点;然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑0-范数法(SL0,smoothed L0-norm)推广应用到雷达复数域进行信号重构,实现ISAR的横向高分辨成像;最后对在短CPI条件下提出的PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明,所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。
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关键词
压缩感知
部分随机化哈达玛
短孔径时间
平滑0-范数法
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Keywords
compressed sensing
partial randomizer Hadamard matrix
short CPI
smooth LO-norm
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种新的量测矩阵在压缩感知复数重构中的应用
被引量：1
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作者
李少东
杨军
裴文炯
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机构
空军预警学院研究生管理大队
空军预警学院三系
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出处
《空军预警学院学报》
2013年第1期11-15,共5页
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文摘
在分析常用量测矩阵优缺点的基础上,将随机符号矩阵、部分哈达玛矩阵和随机抽样矩阵相结合,构建了一个新的部分随机化哈达玛量测矩阵,克服了局部哈达玛矩阵只能用于信号维度是2的n次幂的应用缺陷,保留了局部哈达玛矩阵作为量测矩阵进行重构时需要量测个数最少、重构精度最高的优势,并将矩阵与平滑0-范数法结合应用于复数重构.仿真分析表明:部分随机化哈达玛量测矩阵具有非相关性强、重构精度高和重构所需量测个数少、噪声鲁棒性强等优点.
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关键词
压缩感知
量测矩阵
部分哈达玛矩阵
部分随机化哈达玛量测矩阵
平滑0-范数法
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Keywords
compressed sensing （CS）
measurement matrix
partial Hadamard matrix
partial randomized Hadamard matrix
smoothed 0-norm （SL0） algorithm
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名任意稀疏结构的多量测向量快速稀疏重构算法研究
被引量：14
- 3
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作者
李少东
陈文峰
杨军
马晓岩
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机构
空军预警学院研究生队
空军预警学院空天预警装备系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期708-715,共8页
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基金
军队重点项目
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文摘
目前的稀疏重构算法求解多量测向量时存在两个问题:一是计算复杂度高;二是不能实现任意稀疏结构的多量测向量重构.为此,本文提出一种多量测向量快速重构算法.该算法首先构建矩阵平滑零范数法,实现对具有任意稀疏结构的多量测向量的重构,并获得多量测向量的初始支撑集;其次根据稀疏度与量测维度的关系,对初始支撑集进行筛选获得预选支撑集;然后采用贝叶斯组检验方式得到信号重构所需的最终支撑集;最后通过最终支撑集实现信号的重构.该算法充分利用了矩阵平滑零范数法的高效性以及贝叶斯组检验对冗余支撑集的剔除功能,不但实现了稀疏位置随机变化的多量测向量的高效重构,而且保证了算法的精度,并对噪声具有一定的鲁棒性,基于实测数据的ISAR成像实验验证了所提算法的有效性.
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关键词
稀疏重构
任意稀疏结构
多量测向量
贝叶斯组检验
矩阵平滑零范数法
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Keywords
sparse recovery
arbitrary sparse slructure
multiple measurement vectors
Bayesian group testing
matrix smoothed L0-norm
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分类号
TP911.7
[自动化与计算机技术]
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