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题名用于并行压缩感知成像系统的观测矩阵优化算法
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作者
张雍钿
陈小梅
吴穹
曾超
柳祎
张晓敏
高昆
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机构
北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室
中国兵器工业导航与控制技术研究所
北京空间机电研究所
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出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第6期79-92,共14页
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基金
国家自然基金(U2241275)
国家重点研发计划(2022YFC3301602)。
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文摘
压缩感知理论为遥感空间超分辨技术提供了一种新的实现方式。其中观测矩阵决定着压缩感知的采样规则,设计和优化观测矩阵对于保证信号的重构品质具有重要意义。文章在并行压缩感知成像系统的基础上,提出了一种基于列独立性和互相关性的观测矩阵优化算法。算法通过正交三角分解增强观测矩阵的列向量独立性,再通过特征值分解和等角紧框架约束来降低观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性。同时,文章还提出了一种基于阈值分割的优化方法,将观测矩阵转化为便于硬件实现的二值矩阵,在降低了硬件加工难度的同时,进一步增强了观测矩阵的效果,提高了优化算法的实用性。仿真实验证明,文章提出的优化算法相较于传统优化算法在峰值信噪比方面提升1~2 dB,具有更好地优化效果。
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关键词
列向量独立性
互相关性
阈值分割
观测矩阵优化
压缩感知
遥感空间超分辨技术
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Keywords
column vector independence
cross-correlation
threshold segmentation
observation matrix optimization
compressed sensing
remote sensing spatial super-resolution technology
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分类号
V445
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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