基于压缩感知和LBG算法的SAR数据压缩与重构方法

摘要：

针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)和Linde-Buzo-Gray (LBG)算法共同完成.对于SAR基带回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的.对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0(smooth L0,SL0)算法重构原始基带信号.在此基础上,再利用传统频率变标( Frequency Scaling,FS)SAR成像算法进行高分辨成像.仿真结果证明了本文方法的有效性.

关键词：合成孔径雷达数据、压缩感知、Linde-Buzo-Gray算法、频率变标算法、压缩倍数

所属期刊栏目：28

分类号：TN958

资助基金：国家自然科学基金61172169;陕西省自然科学基础研究计划项目2011JM8031;广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2011年度开放基金项目21102

在线出版日期：2012-08-31（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：842-850