基于深度迭代网络的三维SAR稀疏成像方法

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阵列MIMOSAR成像系统通过天线运动合成虚拟二维天线面阵,获得阵列平面内二维高分辨率,并结合脉冲压缩技术获得雷达视线方向分辨率,实现对目标的三维成像.但传统三维SAR稀疏成像算法受限于高额的计算代价及冗长的重构时间,而且其成像性能极大地受限于算法参数的选择.针对此,本文提出一种基于深度迭代网络的三维SAR稀疏成像方法.将快速迭代阈值收缩算法(FISTA)根据迭代步骤展开为深度循环网络结构,并且通过构建仿真数据集训练网络.对于三维目标场景,本文首先通过脉冲压缩技术实现距离向聚焦,并根据距离单元将成像空间划分为二维切片,最终按距离向索引将二维重构切片重排列获得三维成像结果.相比于传统稀疏成像算法,本文所提方法网络参数在训练过程中自动学习,且网络的前向结构使其适应于GPU加速.最后,仿真和实测成像实验结果验证了所提方法的有效性及高效性,结果显示该方法可大幅缩短成像处理时间,并在一定程度上提升成像性能.
作者：王谋韦顺军刘杉梁家典师君张晓玲
作者单位：电子科技大学信息与通信工程学院四川省成都市611731
母体文献：第七届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第七届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2020年11月17日
会议地点：长沙
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：
关键词：三维合成孔径雷达  稀疏成像  压缩感知  深度迭代网络
在线出版日期：2021年1月25日
基金项目：
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