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基于ADMM和深度神经网络的SAR参数超分辨率图像重建方法( SAR Parametric Super-Resolution Image Reconstruction Methods Based on ADMM and Deep Neural Network )
Y Wei Y Li Z Ding Y Wang T Long
基于压缩感知(CS)的合成孔径雷达(SAR)成像方法已成为获得超分辨率(SR)SAR图像并取得优异性能的标准方法。然而，他们面临三个挑战。首先，这类方法主要基于点散射模型，不适用于描述分布目标的线段散射和面散射特征。其次，这些方法中的超参数很难调整到最优值。三是由于计算量大，这些方法在实际应用中比较困难。为了解决这些问题，本文引入了SAR回波模型中的线段散射体(LSSs)和矩形板散射体(RPSs),建立了SAR混合回波模型，并在求解CS问题的基础上提出了两种SAR参数化SR图像重建方法，分别利用了点散射体LSSs和RPSs的稀疏性。第一种方法的核心是一种直接求解器，称为多分量交替方向乘子法（MC-ADMM）求解器，它基于封闭导数表达式快速迭代地求解CS问题。相比之下，第二种方法将MC-ADMM求解器映射到一个深度展开的神经网络，即参数SR成像网络(PSRI-Net)，速度更快，并且参数可以自动设置到最优。由于MC-ADMM求解器的所有参数都是在PSRI-NET中通过端到端的训练来识别学习的。大量的仿真和实际实验证明了所提方法的有效性。
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