基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展

StepPeng33

摘 要：压缩感知理论基于信号稀疏性，将对信号采样转换为对信息自由度的采样，可大大降低采样率。而将压
2 q8 L% j9 t/ L0 T# Z缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善：增强成像性能，简化雷达硬件设计，缩短数据获取
- Q! e; T3 ~7 k+ Z+ _' Q. K时间，减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性，压缩采样，无模糊重建 3 个关键步骤与成像雷达有机
+ p7 Z0 \$ r0 Z3 s- w) b2 P结合的角度，对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述，重点论述场景稀疏性与成像关
系, 压缩采样方法(包括硬件)设计，场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面，最后探讨了压缩感
9 n* L" M3 v# I9 {$ ?/ K知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。
关键词：压缩感知；雷达成像；稀疏；采样；图像重建
* I. x! m2 h, n" ^8 P! P1 引言
! d, L4 @' k3 x成像雷达作为一种主动式信息获取系统，采集
: |3 h' s' G  x2 M: d9 w的回波包含更加丰富的目标信息，可为目标分类，
识别等任务提供更可靠的依据和支撑；由于能够全
天时，全天候，远距离工作，因此被广泛应用于军
4 f" a- w+ X8 \% x" B事和民用领域[1]。从成像雷达的发展历程来看，两个
; R! e7 M: v4 A6 L9 n基本因素决定了成像系统的性能[2]：微波成像理论和
2 v# v( m  t  a: S电子学器件的发展。相应地传统雷达成像技术的主
要理论基础是匹配滤波。匹配滤波具有实现简单，
9 q- D3 H: I! I普适性和稳健性等特点，但是由于没有利用充分利
% t! \- P8 \5 s( Y8 |0 c用先验信息，其局限性依然十分明显。首先，匹配
5 _/ ]" K( g; G- E6 v滤波是针对信号设计的，也就是说信号(而不是信息)


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