基于稀疏和低秩结构的层析SAR成像方法

该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进行稀疏表征和重建.考虑城市和森林等区域中各自的布局分布较为类似,目标在相邻方位-距离单元的高程向分布具有较强相关性.该方法通过引入Karhunen Loeve变换来表征相邻方位-距离单元的高程向的低秩结构特性,构建稀疏和低秩结构相结合的目标区域层析SAR成像模型,采用ADMM算法对层析SAR成像模型进行求解,将复杂的原优化问题分解为若干相对简单的子问题,通过优化变量交替投影的方式进行算法求解,得到层析SAR成像结果.该方法提高了低航过数或低通道数情况下的重建精度,拥有更好的成像性能.仿真和实测数据实验表明,该重建方法能够有效分离散射体并保证重建能量的精度,且在降低航过数或通道数的情况下保持良好的成像效果,有效抑制伪影现象.