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Joint L1/Lp-regularized minimization in video recovery of remote sensing based on compressed sensing
L1 regularization and Lp regularization are proposed for processing recovered images based on compressed sensing (CS). L1 regularization can be solved as a convex optimization problem but is less sparse than Lp (0 < p < 1). Lp regularization is sparser than L1 regularization but is more difficult to solve. This paper proposes joint L1/Lp (0 < p < 1) regularization, which combines Lp regularization and L1 regularization. This joint regularization is applied to recover video of remote sensing based on CS. Joint regularization is sparser than L1 regularization but is as easy to solve as L1 regularization. A linearized Bregman reweighted iteration algorithm is proposed to solve the joint L1/Lp regularization problem. The performance and capabilities of the linearized Bregman algorithm and linearized Bregman reweighted algorithm for solving the joint L1/Lp regularization model are analyzed and compared through numerical simulations. 相似文献
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对合成孔径雷达实施噪声干扰,可以在SAR图像上产生斑点,破坏雷达对目标的检测。首先给出了SAR雷达干扰方程,然后从图像特征检测的角度出发,推导了对其进行有效压制所需的干信比,最后给出了干扰功率的计算实例。 相似文献
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天线外定标是实现星载SAR天线方向图在轨测试的主要手段。天线方向图的准确测量,对星载SAR图像的应用具有重要作用。分布目标辐射定标在星载SAR天线方向图测试中受到广泛重视。亚马逊热带雨林的后向散射系数呈现大面积的均匀性和稳定性,故成为分布目标定标最主要的定标场。该文在分布目标定标原理的基础上,对基于亚马逊热带雨林的星载SAR天线方向图测量算法进行了研究,提出了采用K.Pearson统计量非参数假设检验的一致性处理算法,并采用Levenberg-Marquard算法(LM算法)估计俯仰向天线方向图模型参数。仿真数据验证了算法的可靠性和准确性。 相似文献
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分析了Internet上实时视频传输的特点,提出了基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略,主要包括拥塞控制策略和差错控制策略以及相应的控制技术。在拥塞控制中,讨论速率控制和速率整形,速率控制主要是根据网络运行状态预测当前可用的带宽,并根据预测值调整视频速率,达到与可用带宽匹配;速率整形则是迫使发送端以码率控制算法规定的码率发送视频流。在差错控制中,则讨论了编码器差错复原、解码器错误隐藏和编码器/解码器交互的差错控制等控制策略。这些控制技术应用于终端系统并不需要路由器和网络的QoS支持,可以最大限度地提高视频质量。 相似文献