摘要：合成孔径雷达层析成像（synthetic aperture radar tomography,TomoSAR）是将合成孔径原理应用到高程向进行三维成像,相比于传统的二维成像,增加了高程向的信息。传统谱估计方法可用于SAR层析成像,但其高程向分辨率较低。对于高程向分布稀疏的场景,压缩感知（compressive sensing,CS）方法可以用于高程向重建,且具有超分辨能力。阈值迭代算法（iterative shrinkage-thresholding,IST）可用于SAR层析成像,但其收敛速度比较慢。介绍了一种快速阈值迭代算法（fast iterative shrinkage-thresholding,FIST）用于SAR层析成像,该方法不仅保持了IST算法计算的准确性,而且具有较快的收敛速度。本文通过仿真实验说明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计等方面的特性,并利用TerraSAR-X北京地区实际数据进行SAR层析成像,分析成像效果。研究结果表明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计方面优势明显,其应用于SAR层析成像具有较好的成像效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社