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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于低秩与稀疏多项分解的VideoSAR运动目标检测方法，该方法为：通过VideoSAR雷达系统获取回波数据，进行成像处理得到视频图像序列；对视频图像序列进行低秩与稀疏多项分解方法的数学模型表征，得到模型；对模型进行秩优化和问题转化，得到其拉格朗日形式；使用增广拉格朗日乘子法求取最优解，使用最小化增广拉格朗日函数的迭代策略进行近似求解，得到低秩、稀疏与L对应的扰动项的矩阵分量；使用近端交换交替方向乘子法对矩阵分量进行优化求解，得到扰动项，并对稀疏分量项进行二值化处理，得到运动目标检测结果。本发明能够在单通道、单波段、单航迹模式条件下进行VideoSAR运动目标检测，可行性与有效性高，通用性和普适性强。
主权项：1.一种基于低秩与稀疏多项分解的VideoSAR运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过VideoSAR雷达系统获取回波数据；步骤2、对回波数据进行成像处理，得到VideoSAR视频图像序列；步骤3、对视频图像序列进行低秩与稀疏多项分解方法的数学模型表征，得到低秩与稀疏多项分解模型；步骤4、对低秩与稀疏多项分解模型进行秩优化和问题转化，得到低秩与稀疏多项分解模型的拉格朗日形式；步骤5、使用增广拉格朗日乘子法求取低秩与稀疏多项分解模型的最优解，得到低秩与稀疏多项分解模型的增广拉格朗日函数；步骤6、使用最小化增广拉格朗日函数的迭代策略对低秩与稀疏多项分解模型的增广拉格朗日函数进行近似求解，得到低秩、稀疏与L对应的每一个不同扰动项的矩阵分量；步骤7、使用近端交换交替方向乘子法对低秩、稀疏与L对应的每一个不同扰动项的矩阵分量进行优化求解，得到低秩、稀疏与L对应的每一个不同扰动项；步骤8、对稀疏分量项S进行二值化处理，得到最终的运动目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于低秩与稀疏多项分解的VideoSAR运动目标检测方法
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