时频分析提升的机动目标压缩感知ISAR成像新方法

本文探讨了一种针对机动目标的逆合成孔径雷达（Inversed Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像的新方法，该方法结合了压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术和时频分析。传统上，基于Fourier基的CS算法在平稳运动目标成像中表现出色，然而，对于机动目标，由于其回波方位相位的高次项未被充分考虑，导致Fourier基矩阵无法有效地捕捉到方位信息的稀疏性，进而影响了成像质量，尤其是在方位方向上会出现模糊。 时频分析因其优异的时间频率局部化特性，被引入到雷达回波的方位方向分析中，目的是构建一个能更好地表示雷达回波数据的稀疏基。这种改进旨在实现对特定时间切片内回波数据的多普勒频率进行稀疏表示，这使得新的基矩阵能够在解析回波的方位信息时，保持使用有限数据进行成像的分辨率。这种方法的主要优势在于它能显著提高机动目标在方位上的成像清晰度，相比于传统的Fourier基CS成像方法，其性能有显著提升。 通过仿真实验，作者验证了新算法的有效性。研究结果表明，该方法不仅能够处理复杂的机动目标，而且能够在保证成像精度的同时，有效解决传统方法在处理这类问题时遇到的局限。文章的关键词包括逆合成孔径雷达成像、压缩感知、时频分析以及机动目标，这表明了研究的核心内容和应用领域。本文的学术贡献在于为机动目标ISAR成像提供了一种创新且高效的解决方案，适用于实际的雷达系统设计和信号处理应用。