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引用本文:赵继芳,晋良念,刘庆华. 穿墙雷达建筑物结构布局稀疏成像方法[J]. 雷达科学与技术, 2019, 17(5): 569-574.[点击复制]
ZHAO Jifang,JIN Liangnian,LIU Qinghua. Sparse Imaging Method of the Building Structure Layout for Through the Wall Radar[J]. Radar Science and Technology, 2019, 17(5): 569-574.[点击复制]
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穿墙雷达建筑物结构布局稀疏成像方法
赵继芳,晋良念,刘庆华
1.桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;2.广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西桂林541004
摘要:
在穿墙雷达建筑物布局成像中,鉴于内部目标、墙角及杂波会对墙体回波产生较大的影响,导致形成的墙体图像模糊、轮廓不明显。为此,提出一种联合低秩稀疏分解和全变分约束稀疏重构的成像方法。该方法首先通过快速迭代软阈值算法求解低秩稀疏分解,恢复出墙体回波,然后通过增广拉格朗日和交替方向算法求解全变分约束下的稀疏重构系数,重构墙体图像。仿真和实测结果表明,该方法可以有效消除建筑物内部目标、墙角及杂波对墙体成像的影响,从而得到清晰的建筑物布局轮廓。
关键词:  墙体稀疏成像  低秩稀疏分解  全变分约束  快速迭代软阈值
DOI:DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2019.05.016
分类号:TN957.52
基金项目:国家自然科学基金(No.61461012);广西自然科学基金(No.2017GXNSFAA198050);广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2016主任基金项目(No.GXKL06160106);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(No.2018YJCX18)
Sparse Imaging Method of the Building Structure Layout for Through the Wall Radar
ZHAO Jifang,JIN Liangnian,LIU Qinghua
1.School of Information and Communication,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;2.Guangxi Key Laboratory of Wireless Wideband Communication and Signal Processing,Guilin 541004,China
Abstract:
In the building layout imaging of the through the wall radar,the internal targets,corners and clutter have greater impacts on the wall imaging,which results in a blurred and unobvious wall imaging. Therefore,an imaging method combining low rank and sparse decomposition and total variation(TV) constrained sparse reconstruction is proposed.Firstly,the fast iterative soft threshold algorithm (FISTA) is used to solve the low rank and sparse decomposition. Then,the augmented Lagrange and alternating direction algorithm is used to solve the sparse reconstruction coefficient under the TV constraint,and consequently reconstruct the wall image.Simulation and experimental results show that the proposed method can effectively eliminate the influences of the internal targets,corners and clutter on the wall imaging,so that we can get a clear profile of the building layout.
Key words:  wall sparse imaging  low rank and sparse decomposition  total variation constraint  fast iterative soft threshold

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