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
摘要:
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。