关于数据缺失或严重受损时的 ISAR 图像分析与恢复
信息论
2016-11-17 v1 math.IT
摘要
常见的逆合成孔径雷达 (ISAR) 图像和信号可以从远少于采样定理要求的样本中重建，因为它们通常是稀疏的。随机位置的不可用样本可能源于信号的严重受损部分。由于这些样本可以被省略并声明为不可用，因此压缩感知 (compressive sensing) 方法可应用于严重受损信号和雷达图像的恢复。本文回顾了一种用于恢复不可用信号样本并计算恢复后 ISAR 图像的简单直接方法，并分析了噪声的影响。对于快速机动的 ISAR 目标，由于 ISAR 图像模糊，稀疏性特性丧失。采用一种基于非参数二次时频表示的方法来恢复 ISAR 图像的稀疏性。然而，信号与稀疏域变换之间的线性关系随之丧失。一种最近提出的梯度恢复算法被适配用于此类分析，它在不可用数据恢复过程中不需要信号与其稀疏域变换之间的线性关系。所提出的方法和结果已在多个数值示例中进行测试，证明了预期的精度和改进。
引用
@article{arxiv.1406.0173,
title = {On the ISAR Image Analysis and Recovery with Unavailable or Heavily Corrupted Data},
author = {Ljubisa Stankovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.0173},
year = {2016}
}
备注
9 pages, 6 figures, submitted to the IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems