【摘 要】
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针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题,提出了一种基于加权l_(1)范数优化的高分辨成像算
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601496),河北省自然科学基金(F2019506031)资助课题
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针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题,提出了一种基于加权l_(1)范数优化的高分辨成像算法。首先,假设各像元稀疏非同分布,利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l_(1)范数约束问题,建立成像模型;然后,利用柯西-牛顿算法进行加权l_(1)范数约束最优化问题的求解,实现目标图像重构。由于假设各像元独立非同分布,故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集
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