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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了非均匀基线采样下无网格压缩感知深度学习层析SAR三维成像方法,本发明是一种应用于层析SAR三维成像领域的高效率无网格压缩感知成像方法,旨在解决传统无网格压缩感知方法计算复杂度高、参数调优困难、成像效率与精度难以兼顾的问题。具体来说，本发明由基线数据重采样、原子范数深层网络、基于范德蒙德分解的高程估计和模型选择共四个步骤组成。与传统无网格压缩感知高精度成像算法相比，所提方法避免了传统方法复杂的手动调参过程，能够极大地提升层析SAR三维成像效率。
主权项：1.一种非均匀基线采样下无网格压缩感知深度学习层析SAR三维成像方法，其特征在于，包括下步骤：步骤一、基线数据重采样：利用空间插值矩阵将非均匀基线数据重采样为均匀基线数据；步骤二、原子范数深层网络训练与数据处理：通过范德蒙德分解和阈值收缩实现原子范数最小化问题的快速求解；步骤三、基于范德蒙德分解的高程估计：通过对网络输出的托普利兹矩阵的优化结果进行范德蒙德分解，获得稳健的散射元高程估计；步骤四、模型选择与三维重构：采用贝叶斯信息准则BayesianInformationCriterion,BIC，通过权衡估计结果的拟合优度和复杂度，对估计结果进行筛选剔除，使得估计结果进一步稀疏化,并最终得到层析SAR三维成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 非均匀基线采样下无网格压缩感知深度学习层析SAR三维成像方法
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