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Sparse regularization based imaging method for inverse synthetic aperture radar

机译：基于稀疏正则化的逆合成孔径雷达成像方法

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In actual applications of inverse synthetic aperture radar (ISAR), continuous data collection may be unachievable or the collection data during some periods are missing in long coherent processing interval, so it is often difficult to obtain a well-focused image. CS based ISAR imaging yields a good performance in high SNR. However, the performance of CS based method degrades with the increase of the noise. In this paper, a new strategy for ISAR imaging based on sparse regularization is proposed, which uses the sparseness and smoothness of the image scene magnitude as the prior information to restrict the objective function, so it can provide certain improvement when compared with CS based method in low noise level. Experiment results confirm the effectiveness of the proposed method.
机译：在反合成孔径雷达（ISAR）的实际应用中，可能无法实现连续数据收集，或者在较长的相干处理间隔中某些时间段内的收集数据丢失，因此通常很难获得聚焦良好的图像。基于CS的ISAR成像在高SNR方面具有良好的性能。但是，基于CS的方法的性能会随着噪声的增加而降低。本文提出了一种基于稀疏正则化的ISAR成像新策略，该算法将图像场景幅度的稀疏度和平滑度作为先验信息来约束目标函数，因此与基于CS的方法相比可以提供一定的改进在低噪音水平。实验结果证实了该方法的有效性。

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