雷达学报

作者：周弘昊, 刘艳阳, 李涛, 崔硕, 徐刚, 邢孟道

单位：1.东南大学毫米波全国重点实验室 南京 210096；2.上海卫星工程研究所 上海 201109；3.自然资源部国土卫星遥感应用中心 北京 100048；4.西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室 西安 710071；5.西安电子科技大学前沿交叉研究院 西安 710071；

关键词：三维SAR, 联合邻域, 超分辨, 结构化低秩, 陆地探测一号

基金：国家自然科学基金(62071113)，江苏省优秀青年基金(BK20211559)，中央高校基本科研业务费专项资金(2242022k60008)

层析合成孔径雷达(TomoSAR)三维成像能够克服场景叠掩、投影几何失真等问题，具有重要的科学研究和应用价值。由于TomoSAR高程分辨率受到高程向孔径限制，通常利用压缩感知等超分辨算法提升三维成像性能。然而，传统压缩感知方法需预先划分离散网格导致存在网格失配等问题，同时在通道数少、信噪比低等限制条件下，成像分辨精度受限。针对以上问题，该文提出了一种基于联合邻域像素结构化低秩的层析SAR超分辨三维成像方法，通过增强信号内部结构性表征以增加有效样本数量，提高三维重建性能。具体而言，基于邻域像素高程一致性假设，可联合邻域像素稀疏特性构建无网格结构化低秩非凸优化模型，以增强信号内部结构表征并克服传统稀疏网格化的缺陷。此外采用投影梯度下降算法进行高效求解，引入非相干可行域约束，有效降低重构性能对采样位置的依赖性。最后，利用仿真数据、实测SARMV3D-1.0机载阵列数据和陆地探测一号卫星数据进行了验证。实验结果表明，所提方法在三维重建精度和稳定性方面均显著优于现有大多数主流方法。

来源：2026年第1期

《雷达学报》期刊编辑部

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