【摘 要】
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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,基于1正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失,进而影响稀疏信
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,中国工程物理研究院电子工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601470),天津市自然科学基金(16JCYBJC41200),装备预研基金(61406190101)资助课题
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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,基于1正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失,进而影响稀疏信号恢复精度的问题,本文提出一种基于双层稀疏组Lasso罚高斯回归模型的交替方向多乘子算法。该算法以散射体的块结构(组)特征为先验,首先针对SAR数据分类特征引入1范数对应的近端算子,通过在交替方向多乘子方法框架中利用高斯赛德尔思想对其近端算子进行对偶迭代运算,实现第一层和第二层SAR组间的稀疏特征增强。另外混
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