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baseline distribution optimization and missing data completion in wavelet-based CS-Tomo SAR

Science China(Information Sciences) 2018年第4期61卷 164-172页

作者： Hui BI Jianguo LIU Bingchen ZHANG Wen HONG Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory Institute of ElectronicsChinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences Department of Earth Science and Engineering Imperial College London

In this paper, we propose a coherence of measurement matrix-based baseline distribution optimization criterion, together with an L1 regularization missing data completion method for unobserved baselines(not belonging to the actual baseline distribution), to facilitate wavelet-based compressive sensingtomographic synthetic aperture radar imaging(CS-Tomo SAR) in forested areas. Using M actual baselines,we first estimate the optimal baseline distribution with N baselines(N > M), including N-M unobserved baselines, via the proposed coherence criterion. We then use the geometric relationship between the actual and unobserved baseline distributions to reconstruct the transformation matrix by solving an L1 regularization problem, and calculate the unobserved baseline data using the measurements of actual baselines and the estimated transformation matrix. Finally, we exploit the wavelet-based CS technique to reconstruct the elevation via the completed data of N baselines. Compared to results obtained using only the data of actual baselines, the recovered image based on the dataset obtained by our proposed method shows higher elevation recovery accuracy and better super-resolution ability. Experimental results based on simulated and real data validated the effectiveness of the proposed method.

关键词： tomographic synthetic aperture radar imaging(Tomo SAR) compressive sensing(CS) baseline distribution optimization coherence of measurement matrix

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