简介:针对传统基于微波手段的空间对地观测主要方法——星载合成孔径雷达(SAR)体制受限于目标与雷达的相对运动问题,结合由量子关联成像发展而来的微波关联成像技术,提出了一种新的通过多颗分布式卫星实现凝视成像方法。首先,在微波关联成像的基础之上,建立一维微波关联成像的信号模型。然后,在极坐标系下,通过一维微波关联成像实现对回波半径向的“聚焦”,得到单部雷达对目标的距离环图像。其次,通过N颗分布式星载雷达得到距离环方程组,联立方程组解算目标位置信息,实现二维分辨能力;确定位置信息之后,进一步通过距离环幅度方程组解算目标幅度信息。最后,通过对稀疏场景进行仿真、成像处理,验证了该方法的有效性。
简介:专家场(FieldsofExperts,FOE)图像先验模型是一种基于滤波器学习的高阶马尔可夫随机场(MRF)模型,对于许多图像复原问题该模型已经被验证其有效性。本文提出一种基于FOE图像先验模型的新的变分模型,用于相干斑噪声(乘性噪声)去噪。本文提出的变分模型需要求解一个非凸极小化问题,该问题可以通过iPiano(InertialProximalAlgorithmforNonconvexOptimization)算法来有效地解决。通过仿真图像和真实合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像的去噪试验,可以表明本文提出的算法与目前最好的相干斑去噪算法性能相当。此外,本文提出的算法适用于图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)平台并行加速,可以大大提高运算效率。