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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
& L% o" j) X2 Q/ p F y, 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7 ~ t$ c4 }8 _7 ?$ j3 R8 [
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
6 V- M1 _1 h$ J7 _' x# H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+ K C: p3 K3 ^! g
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- k0 F, Q4 s知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。/ T0 Q5 k2 d& O+ L7 m- Y: e+ j
关键词：压缩感知；雷达成像；稀疏；采样；图像重建) W! u) t2 B% A( ?$ h
1 引言! G3 `7 {/ H3 R/ J, j
成像雷达作为一种主动式信息获取系统，采集( K2 n5 X n, R- s8 B
的回波包含更加丰富的目标信息，可为目标分类，
& k; u/ ^2 Z) L |* p识别等任务提供更可靠的依据和支撑；由于能够全, j8 d& B4 t; ^
天时，全天候，远距离工作，因此被广泛应用于军4 [$ L6 A% `5 @6 L. K/ V
事和民用领域[1]。从成像雷达的发展历程来看，两个
4 _3 y5 }* e) j2 I2 G基本因素决定了成像系统的性能[2]：微波成像理论和, D# E" a' I) H
电子学器件的发展。相应地传统雷达成像技术的主
" G) f' _ i# K- u要理论基础是匹配滤波。匹配滤波具有实现简单，
1 F [( ?4 C0 i7 X" _普适性和稳健性等特点，但是由于没有利用充分利2 H( Z1 j# ^ P! {1 \
用先验信息，其局限性依然十分明显。首先，匹配/ y! i) T: a4 p) M
滤波是针对信号设计的，也就是说信号(而不是信息)
' j& b$ D% `; x# i2 W# X- P! u$ ]( o2 r$ ^. m7 s
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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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