内容概要：文章提出了基于稀疏性和低秩结构特性的层析SAR三维成像方法。通过对相邻方位-距离单元的高程分布进行建模，并运用Karhunen-Loeve变换（KLT），表达其低秩结构，结合稀疏编码，建立了融合稀疏与低秩特性的成像模型，进而应用ADMM算法求解这一复杂的最优化问题。经试验结果证实，在降低航线和基线数量的环境下，所提出的技术不仅降低了伪影现象，还提升了散射中心分离以及三维重构精度的能力。 适用人群：具备层析SAR基础，专注于提升雷达系统效率的研发人员，尤其适用于希望在城市或者森林地区进行三维成像的专业人士。 使用场景及目标：①研究在城市与森林等地物环境中使用少过境次数和较少基线数目情形下的层析SAR成像能力。②提高低航线数目与少频道数目条件下的重构精度与三维图像质量。 其他说明：本文详细介绍了层析SAR成像的实验方法和技术步骤，并提供了实例对比分析，强调了本文提出方法相对于现有技术的优势及其在实际部署的应用潜力。

LibADMM工具箱 1.简介 该工具箱使用本文中开发的M-ADMM 解决了许多稀疏，低秩矩阵和低秩张量优化问题。 2.问题清单 下表列出了我们工具箱中已解决的问题。 请参阅以下手册中的更多详细信息： 。 3.引文 在您的论文中引用此工具箱时，请使用以下参考资料： C. Lu, J. Feng, S. Yan, Z. Lin. A Unified Alternating Direction Method of Multipliers by Majorization Minimization. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 40, pp. 527-541, 2018 C. Lu. A Library of ADMM for Sparse and Low-rank Optimizat

冲浪算法matlab代码冲浪 提升稀疏和低秩张量回归 arXiv 下载： 我们已经包含了代码的详细注释。 您可以先通过代码生成模拟数据，然后运行我们的 SURF 算法进行训练和测试。 该代码是使用 Tensorlab 工具箱为 MATLAB 编写的。 我们将很快发布一个 Python 实现。

交替方向乘子法是用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法，这个包提供了交替方向乘子法的matlab代码。This package solves several sparse and low-rank optimization problems by M-ADMM proposed in our work