杨牡丹，魏中浩，徐志林，张冰尘，洪文

(1 中国科学院电子学研究所 空间信息处理与应用系统技术重点实验室， 北京 100190； 2 中国科学院大学， 北京 100049) (2019年1月7日收稿； 2019年3月7日收修改稿)

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, 简称SAR)[1]是一种主动微波遥感手段，穿透能力强，具有全天时全天候对地观测能力，是对地观测重要手段之一。随着SAR技术的不断发展，获取目标信息更加丰富，促进了SAR相关技术的发展[2-3]。SAR层析(SAR tomography，TomoSAR)将合成孔径原理扩展到高程向，通过多帧同一场景的观测复图像，对每个方位-距离分辨单元的高程向进行重建，获得SAR三维图像。该技术可有效分辨单个雷达分辨单元中混叠的多个散射体，解决叠掩问题。自SAR层析成像技术提出以来，得到国内外学者广泛关注，相应的求解方法不断涌现。初期，谱估计方法[4-5]被广泛运用，随着成像技术的发展，压缩感知技术被引入到SAR层析成像技术中[6-7]，文献[8-9]中提出“1范数最小化降维，模型选择和估计重建”算法，并进行系统分析与论证。

极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, Pol-SAR)[10]是遥感领域研究热点之一。相较于传统的单极化数据，全极化数据提供更加丰富的目标散射信息。将全极化数据与SAR层析成像相结合，利用全极化数据能反映地面目标的几何结构、分布方向、介电特性等信息的能力，更准确地获取观测目标的高程向信息和更佳的成像性能。文献[11]提出利用多极化通道的结构相关性，在组稀疏框架下，用多极化数据的混合范数正则化代替单极化的1范数正则化，求解多极化SAR层析成像模型。……