【摘 要】
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近年来,单比特压缩感知已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像中.现有的单比特压缩感知SAR成像一般是与零阈值比较进行单比特量化,无法保留场景中目标反射系数的幅度信息.因此,
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥230027;中科院电磁空间信息重点实验室,合肥230027
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近年来,单比特压缩感知已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像中.现有的单比特压缩感知SAR成像一般是与零阈值比较进行单比特量化,无法保留场景中目标反射系数的幅度信息.因此,时变阈值已经受到关注.文中提出了一种新的基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像模型,将单比特量化视为一个线性分类的过程,采用L1范数正则化的逻辑回归算法重构稀疏目标原始的反射系数.仿真结果表明,该方法可以在远低于Nyquist采样率的前提下准确地恢复出目标原始的反射系数,并且降低了雷达系统硬件的成本和能耗,还有利于SAR图像的特征提取.
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