一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法

本申请适用于雷达信号处理技术领域，提供了一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法，包括：先获取多通道SAR观测数据，在数据域中构建多通道观测矢量MMV数据，再基于邻域像素高程一致性假设，构建MMV数据对应的多像素信号模型。设计核主成分分析KPCA展开网络模型，对MMV数据进行降维与增强，在降维与增强后的MMV数据基础上，引入范数压缩感知模型，再利用ADMM迭代算法求解压缩感知模型，并将ADMM算法展开为深度网络，重建高程谱，获取SAR图像超分辨三维重建结果。本申请能够有效提高三维重建的超分辨性能与求解效率，有助于高效实现大规模场景的高分辨三维重建。