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wavelet basis ANALYSIS IN PERTURBEDPERIODIC KdV EQUATION

Applied Mathematics and Mechanics(English Edition) 1998年第11期19卷 0-0,0-0+0-0页

作者：卢殿臣田立新刘曾荣 Department of Mathematics and Physics Jiangsu University of Science and Technology 212013 Zhenjiang P.R. China Department of Mathematics Shanghai University 201800 Shanghai P.R. China

In the paper by using the spline wavelet basis to constructr the approximate inertial manifold, we study the longtime behavior of perturbed perodic KdV equation.

关键词： wavelet basis approximate inertial manifold perturbed periodic KdV equation

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wavelet-based L_(1/2) regularization for CS-TomoSAR imaging of forested area

引用

Journal of Systems Engineering and Electronics 2020年第6期31卷 1160-1166页

作者： BI Hui CHENG Yuan ZHU Daiyin HONG Wen College of Electronic and Information Engineering Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of SciencesBeijing 100094China

Tomographic synthetic aperture radar(TomoSAR)imaging exploits the antenna array measurements taken at different elevation aperture to recover the reflectivity function along the elevation *** these years,for the sparse elevation distribution,compressive sensing(CS)is a developed favorable technique for the high-resolution elevation reconstruction in TomoSAR by solving an L_(1) regularization ***,because the elevation distribution in the forested area is nonsparse,if we want to use CS in the recovery,some basis,such as wavelet,should be exploited in the sparse L_(1/2) representation of the elevation reflectivity *** paper presents a novel wavelet-based L_(2) regularization CS-TomoSAR imaging method of the forested *** the proposed method,we first construct a wavelet basis,which can sparsely represent the elevation reflectivity function of the forested area,and then reconstruct the elevation distribution by using the L_(1/2) regularization *** to the wavelet-based L_(1) regularization TomoSAR imaging,the proposed method can improve the elevation recovered quality efficiently.

关键词： tomographic synthetic aperture radar(TomoSAR) compressive sensing(CS) L_(1/2)regularization wavelet basis

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