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基于非局部压缩感知的SAR层析成像

DOI：10.1109/TGRS.2018.2879382 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 城市区域的层析合成孔径雷达（TomoSAR）反演本质上是一个稀疏重建问题，因此可采用压缩感知（CS）算法求解。本文针对该领域两大难题提出解决方案：首先，TomoSAR需要大量数据集导致成本高昂，但研究表明获取次数与信噪比（SNR）存在权衡关系——渐近分析表明仅二者乘积决定重建质量。我们通过将非局部（NL）估计融入反演来提升SNR，证明仅需7幅干涉图即可实现建筑物的合理重建。其次，基于CS的反演计算量巨大，难以适用于大规模应用。我们提出一种求解非局部L1-L2最小化问题的快速精确新算法（该问题是CS重建算法的核心），并利用德国慕尼黑地区的模拟数据及TerraSAR-X高分辨率聚束模式影像验证了算法适用性。
作者： Yilei Shi，Xiao Xiang Zhu，Richard Bamler
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过整合非局部估计并开发高效的稀疏重建算法，以解决基于压缩感知的层析SAR反演中存在的大量采样和计算开销问题。

研究成果

所提出的NLCS-TomoSAR框架在保持高度估计高精度的同时，有效减少了层析反演所需的SAR采集次数。该框架在不同信噪比水平下均表现出稳健性能，且能完整保留结构细节而不造成显著分辨率损失。其快速算法支持实际的大规模应用，该方法在无需先验知识的情况下展现出城市监测的应用潜力。

研究不足

该方法在极低信噪比条件下可能出现边缘分辨率损失，非局部滤波中的平均效应可能削弱对超分辨率双散射体检测至关重要的振幅变化。尽管计算需求有所降低，但大规模应用仍需高效并行化处理。

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