压缩感知技术在二维雷达成像中的应用

"超图倾斜摄影技术白皮书" 本文主要探讨了超图倾斜摄影技术和基于压缩感知的雷达成像算法。在超图倾斜摄影技术中，涉及到的是如何利用多角度拍摄的航空或航天图像来创建高精度的三维地理信息模型。这种技术能够提供更丰富的视觉信息，有助于城市规划、测绘和灾害评估等领域。 在雷达成像方面，文章深入讨论了压缩感知理论在降低高分辨率雷达成像系统数据率中的应用。首先，介绍了雷达回波信号模型的稀疏性，这是压缩感知的基础。式(2)和式(3)展示了距离压缩的过程，通过匹配滤波器对复基带回波信号进行处理，得到目标的2维雷达图像。式(2)中的时移和式(3)中的时移具有一致性，且幅度和相位相同，表明目标的回波信号可以通过信号延迟的序列来表示，形成稀疏表示。 接下来，文章引入了一维向量α来描述距离单元内的目标散射中心，其中非零元素个数远小于总距离单元数，这符合压缩感知的稀疏性假设。通过构建稀疏基Ψ，式(5)表达了雷达回波信号与稀疏表示之间的关系。接着，利用压缩感知理论，提出了一个优化问题(6)，以估计目标散射中心的系数α，该问题受到观测矩阵Φ和噪声水平ε的影响。 为了实现对雷达回波信号的实时测量和保证重建算法的收敛性，文中提到了AIC（模拟/信息转换）测量框架，这是Kirolos等人提出的一种方法，它在实际应用中具有重要意义。 总结起来，超图倾斜摄影技术提供了立体视图，增强了地理信息的获取能力，而基于压缩感知的雷达成像算法则降低了数据处理的复杂度，提高了高分辨率成像的效率。两者都是现代信息技术在遥感和地球观测领域的创新应用。