基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像

摘要：

该文研究了一种基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像方法。其具体步骤包括：全极化的SAR接收成像区域的反射回波，利用各极化通道的信号建立多观测向量模型；应用小波基对高程向结构进行稀疏表示，采用压缩多信号分类算法对观测区域的高程向后向散射系数进行重建，实现对森林区域层析成像。最后，通过仿真实验、PolSARpro仿真数据和德宇航E-SAR的P-波段数据验证了该方法在同等测量精度的要求下可以有效减少SAR层析成像所需的航过数，同时降低了虚假目标的出现概率。

关键词：极化SAR、层析、压缩多信号分类、小波基

分类号：TN958

资助基金：国家973计划项目2010CB731905;中国科学院创新团队国际合作伙伴计划“先进微波探测与信息处理”资助课题

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：625-630