多任务协同优化学习高分辨SAR稀疏自聚焦成像算法

摘要：

针对传统高分辨合成孔径雷达(SAR)稀疏自聚焦成像算法难以有效平衡稀疏与聚焦特征的问题,该文提出一种基于交替方向多乘子方法(ADMM)的多任务协同优化学习稀疏自聚焦(MtL-SA)算法.该算法通过引入熵范数表征SAR成像结果聚焦特征,在ADMM优化框架下,利用近端算法求解聚焦特征解析解.针对原熵范数正则优化目标函数的非凸问题,该文合理设计代价函数,从而保证熵范数近端算子的闭合解析解.同时,应用e1范数表征成像结果稀疏特征,并建立面向复数SAR成像数据的复数软阈值近端算子.该文所提MtL-SA成像算法可实现对目标场景后向散射场对应稀疏特征和聚焦特征的解析求解,并有效提升自聚焦算法的可靠性和稳健性.两种特征增强处理相互调和,保证了算法运行过程中有效降低误差传播,进而保证联合特征增强精度.仿真及实测机载SAR成像数据实验,验证了算法的有效性和实用性,同时应用相变分析方法分别定量和定性地分析了该文所提算法相比其他传统算法的优越性.

关键词：合成孔径雷达、多任务学习、多特征增强、熵范数、近端算子

所属期刊栏目：43

分类号：TN957.52

资助基金：国家自然科学基金;天津市自然科学基金;预研基金

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2711-2719