HRWS模式下MIMO-SAR地面移动目标成像的压缩感知与补偿方法

本文主要探讨了在高分辨率宽频带(SAR)模式下的人工智能多重输入多重输出(MIMO-SAR)地面移动目标成像方法。MIMO-SAR作为一种先进的雷达技术，通过同时利用多个发射和接收通道，能够提供更高的数据精度和空间分辨率，这对于跟踪和识别高速移动的目标至关重要。 首先，作者提出了一个新颖的解决方案，针对移动目标的径向速度导致的Doppler信号周期性误差，利用压缩感知理论。压缩感知是一种数学工具，能够在采样不足的情况下恢复信号，尤其适用于非均匀采样情况。通过对移动目标的径向速度进行低秩估计和压缩采样，能够在一定程度上减少因目标运动引起的信号失真。 然后，基于估计得到的径向速度，构建补偿信号，该信号被用于校正整个Doppler谱中的错误。这种方法的关键在于精确地捕捉和抵消由于目标运动带来的Doppler频率漂移，确保了回波信号的质量，为后续的图像处理提供了稳定的基础。 最后，通过利用MIMO-SAR的移动目标聚焦功能，结合补偿后的信号，实现了地面移动目标的高分辨率成像。这不仅提高了图像的清晰度，还提升了对快速移动目标的识别能力，对于军事预警、交通监控等领域具有重要意义。 实验部分展示了新方法的有效性，通过对比传统的成像方法，证实了在HRWS模式下，采用压缩感知和径向速度补偿的MIMO-SAR系统能够更有效地抑制运动目标引起的干扰，从而实现更准确的目标检测和识别。 这篇研究论文深入探讨了MIMO-SAR在HRWS模式下处理地面移动目标时的关键技术，包括压缩感知与径向速度估计，以及移动目标成像的优化策略。这一创新方法为复杂环境下的目标检测和跟踪提供了新的可能性，对提升雷达系统的性能和实用性具有实际价值。