压缩感知SAR成像重构算法研究的中期报告.docx

压缩感知SAR成像重构算法研究的中期报告
本篇报告介绍了压缩感知（CompressedSensing，CS）在合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）成像中的应用，以及目前正在进行的重构算法研究。
压缩感知是一种新型的信号采样及处理方法，可以将高维数据通过低维采样和非线性算法进行重构。在SAR成像中，压缩感知可以通过在SAR信号采集过程中仅采集部分时序信号，而不是全部信号，然后使用压缩感知算法对采样信号进行重构，以达到降低采样率和减少计算量的目的。
在进行压缩感知SAR成像重构算法研究时，需要解决以下几个问题：1）如何选择合适的非线性算法进行信号重构；2）如何设计压缩感知采样方案，以保证采集到的信息足够重构成高质量的SAR图像；3）如何将重构结果有效地与传统的SAR成像方法进行融合，以提高成像质量。
目前的研究主要集中在解决这些问题上。其中非线性算法包括基于稀疏表示的字典学习算法、基于压缩感知矩阵的算法等；采样方案包括基于半轮廓参数的采样方案、基于稀疏度优化的最优采样方案等；融合方法包括基于非线性迭代算法的融合方法、基于多尺度分解的融合方法等。
综上所述，压缩感知SAR成像是一种新的SAR成像方法，在降低采样率和计算量的同时，也能提高成像质量。目前的研究主要集中在算法的改进和优化上，未来的研究方向将包括更加复杂场景下的成像、实际数据的测试等。