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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, g8 |# t6 t+ E3 K8 }2 ?( A' D- ?4 F
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
- o* r/ f6 ^) M- |% z W, B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
" k7 J7 H0 f8 {7 z6 ^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
3 V$ l. r3 }! Q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
! n/ _$ ~8 J: F' e w4 m1 K知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。3 F/ P: D+ j. Q. y7 ?( S2 k
关键词：压缩感知；雷达成像；稀疏；采样；图像重建
0 O" z* ]- A, m1 引言
5 V, k9 f, E9 X9 Y, h成像雷达作为一种主动式信息获取系统，采集/ `1 r' E" f4 m7 ]0 v
的回波包含更加丰富的目标信息，可为目标分类，2 N3 q6 g3 L; b2 V
识别等任务提供更可靠的依据和支撑；由于能够全4 j( x' F9 R% c; E
天时，全天候，远距离工作，因此被广泛应用于军
/ n0 T) Y% J# e& z( {; J事和民用领域[1]。从成像雷达的发展历程来看，两个6 e. B. ]9 l& T: M4 |8 P2 G$ h
基本因素决定了成像系统的性能[2]：微波成像理论和
$ @, E% W, f6 _& w7 }/ p' c, R电子学器件的发展。相应地传统雷达成像技术的主
9 G# ]3 ?5 L( K要理论基础是匹配滤波。匹配滤波具有实现简单，
+ U4 v7 e% x" c$ U普适性和稳健性等特点，但是由于没有利用充分利8 Q# O$ H) Y2 L% Q
用先验信息，其局限性依然十分明显。首先，匹配
0 ?, K* O4 ]* R% X+ v5 W滤波是针对信号设计的，也就是说信号(而不是信息)" F7 @. x# e; Q) @; j
7 W/ N; M8 o: h9 v7 S
4 I* _1 ]$ d: c' b3 b- s- @4 h1 M* y
9 [/ u* I" y$ Y* u' A, M
$ }2 A; l1 H5 S9 f附件下载：
基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展.pdf
(594.23 KB, 下载次数: 0)
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发表于 2020-12-1 11:04
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