系统工程与电子技术

作者：孟洋, 周国如, 李洁, 张冰尘

单位：1. 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094；2. 中国科学院空间信息处理与应用系统技术 重点实验室, 北京 100190；3. 中国科学院大学电子电气与通信工程学院, 北京 100049

关键词：结构化字典学习,合成孔径雷达,稀疏微波成像,稀疏表征

基于字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)稀疏微波成像方法面对多类别目标时, 字典中存在冗余信息导致成像准确性降低, 针对此问题提出一种基于结构化字典学习(structured dictionary learning, SDL)的判别稀疏微波成像方法。首先, 利用SDL面向多类别目标训练获得包含多个子字典的结构化字典, 每个子字典对应特定类别目标。其次, 结合结构化字典构建判别稀疏微波成像模型, 处理过程中根据不同子字典对目标的表征误差进行判别。最后, 根据判别结果选择对应类别子字典进行成像。实验结果表明, 与现有的成像方法相比, 所提算法在降采样的条件下能够更好地抑制伪影模糊, 提高成像的准确性。

来源：2025年第1期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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