稀疏微波成像原理与应用

课程编码：180093081002P4008H 英文名称：Sparse Microwave Imaging: Principles and Applications 课时：20 学分：1.00 课程属性：研讨课 主讲教师：张冰尘

本课程是信息与通信工程学科研究生的专业研讨课程。稀疏信号处理是近年来信号处理领域的研究热点，数学家在本世纪初提出的压缩感知理论使工程技术人员认识到稀疏信号处理的潜力，促进了其在工程领域的应用。稀疏微波成像是指将稀疏信号处理理论引入微波成像，且两者有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。本课程介绍稀疏信号处理基本原理，阐述信号稀疏表征形式、观测矩阵性质和稀疏重构方法等内容。在此基础上讲解稀疏微波成像的模型、稀疏重构方法在成像雷达中的应用、基于复合正则化的稀疏合成孔径雷达(SAR)成像、基于联合稀疏的稀疏SAR成像以及基于稀疏信号处理的三维SAR成像，并探讨深度学习在稀疏SAR中的应用。
本课程所涉及的学科综合性强，通过本课程的教学促进学生对微波成像、数字信号处理前沿技术的掌握和了解。
具体要求：1 掌握稀疏微波成像的基本理论。2 了解稀疏微波成像在雷达系统设计和信号处理中的应用。

数字信号处理、概率论

第一章 概述 2.0学时 张冰尘
第1节 稀疏信号处理概述
第2节 雷达概述
第3节 必要性及挑战
第二章 稀疏表征与非相关观测 1.0学时 张冰尘
第1节 稀疏表征
第2节 非相关观测
第三章 观测矩阵与稀疏重构方法 2.0学时 张冰尘
第1节 观测矩阵
第2节 稀疏重构方法
第四章 雷达成像原理与算法 1.0学时 张冰尘
第1节 雷达成像原理与算法
第五章 稀疏微波成像模型与雷达信号稀疏表征 2.0学时 张冰尘
第1节 稀疏微波成像模型
第2节 雷达信号稀疏表征
第六章 观测矩阵构建与稀疏SAR成像方法 1.0学时 张冰尘
第1节 观测矩阵构建
第2节 稀疏SAR成像方法
第七章 稀疏SAR成像性能评估、系统设计和实验验证 2.0学时 张冰尘
第1节 稀疏SAR成像性能评估
第2节 稀疏SAR成像系统设计和实验验证
第八章 稀疏SAR图像增强与复近似消息传递算法 1.0学时 张冰尘
第1节 稀疏SAR图像增强
第2节 复近似消息传递算法
第九章 基于复合正则化的稀疏SAR成像 2.0学时 张冰尘
第1节 复合正则化概述
第2节 基于复合正则化的SAR高精度成像
第十章 基于联合稀疏的稀疏SAR成像 1.0学时 张冰尘
第1节 联合稀疏概述
第2节 基于联合稀疏的SAR方位模糊抑制
第十一章 基于稀疏信号处理的三维SAR成像 3.0学时 张冰尘
第1节 三维SAR成像模型
第2节 基于稀疏信号处理的三维SAR超分辨率成像
第十二章 深度学习在稀疏SAR中应用初探 2.0学时 张冰尘
第1节 稀疏信号处理与深度学习
第2节 基于深度学习的稀疏SAR成像与图像增强

张冰尘，中国科学院空天信息创新研究院研究员、博士生导师。主要从事微波成像以及雷达系统设计方面的研究，目前从事微波成像新体制和新方法研究。工作期间承担和参与包括973、863、国家自然科学基金项目在内的科研和工程建设项目，发表各类学术论文150余篇、专利40余项，撰写学术专著2部。