●前言
第1章 緒論
1.1 合成孔徑雷達
1.2 稀疏信號處理
1.3 稀疏微波成像
1.4 研究現狀
1.5 本書內容
第2章 稀疏微波成像基礎
2.1 引言
2.2 成像模型
2.3 稀疏表征
2.4 觀測矩陣
2.4.1 影響因素
2.4.2 觀測矩陣構建
2.5 稀疏重構
2.5.1 重構方法概述
2.5.2 快速重構方法
2.6 性能評估
2.6.1 繫統性能
2.6.2 圖像質量
2.7 本章小結
第3章 稀疏微波成像在三維SAR成像中的應用
3.1 TomoSAR成像
3.1.1 引言
3.1.2 TomoSAR成像模型
3.1.3 TomoSAR稀疏重構方法
3.1.4 TomoSAR未知基線數據補償
3.1.5 小結
3.2 陣列下視三維SAR成像
3.2.1 引言
3.2.2 陣列下視三維SAR成像模型
3.2.3 陣列下視三維SAR無網格稀疏重構方法
3.2.4 仿真實驗
3.2.5 小結
3.3 圓跡SAR/多基線圓跡SAR成像
3.3.1 引言
3.3.2 圓跡SAR成像
3.3.3 多基線圓跡SAR成像
3.3.4 小結
第4章 聯合稀疏在微波成像中的應用
4.1 基於稀疏信號處理的SAR模糊抑制方法
4.1.1 引言
4.1.2 基於稀疏處理的方位模糊模型
4.1.3 基於稀疏信號處理的方位模糊抑制方法
4.1.4 基於稀疏信號處理的距離模糊抑制方法
4.1.5 小結
4.2 寬角SAR成像
4.2.1 引言
4.2.2 寬角SAR成像模型
4.2.3 寬角SAR稀疏重構方法
4.2.4 仿真實驗
4.2.5 小結
4.3 GMTI與變化檢測
4.3.1 引言
4.3.2 分布式壓縮感知
4.3.3 基於分布式壓縮感知的多通道/多時相SAR模型
4.3.4 基於分布式壓縮感知的順軌干涉運動目標檢測
4.3.5 基於分布式壓縮感知的多時相場景變化檢測
4.3.6 小結
第5章 稀疏微波成像在SAR圖像處理中的應用
5.1 恆虛警率檢測
5.1.1 引言
5.1.2 復近似信息傳遞算法原理
5.1.3 基於線性調頻陣的“噪聲”矩陣Z高斯性分析
5.1.4 基於復近似信息傳遞算法的方位距離解耦條帶SAR成像
5.1.5 仿真實驗
5.1.6 小結
5.2 SAR圖像增強
5.2.1 引言
5.2.2 基於lq正則化方法的SAR圖像增強原理
5.2.3 基於閾值迭代算法的SAR圖像增強
5.2.4 基於CAMP算法的SAR圖像增強
5.2.5 實驗驗證
5.2.6 小結
5.3 相干斑抑制
5.3.1 引言
5.3.2 基於ATV正則化的相干斑抑制模型
5.3.3 基於ATV正則化的相干斑抑制方法
5.3.4 實驗結果和分析
5.3.5 小結
參考文獻
中英文對照表

稀疏微波成像是將稀疏信號處理引入微波成像並有機結合形成的新理論、新體制和新方法。本書在介紹稀疏微波成像原理的基礎上，重點闡述稀疏微波成像方法在TomoSAR、陣列下視三維SAR、多基線圓跡SAR等三維成像領域的應用；聯合稀疏在SAR模糊抑制、寬角SAR成像、運動目標檢測與變化檢測領域的應用；稀疏微波成像在SAR目標恆虛警率檢測、圖像增強、相干斑抑制領域的應用。