稀疏带状矩阵加速压缩感知ISAR成像

"这篇论文探讨了稀疏带状测量矩阵在压缩感知逆合成孔径雷达(ISAR)成像中的应用，旨在解决由于数据缺失导致的成像质量下降问题。研究指出，传统的高斯或伯努利随机测量矩阵由于非零元素过多，存储需求大，增加了硬件实现的成本。为此，他们提出了一种稀疏带状测量矩阵，通过带状循环移位和置零稀疏化来减少非零元素，降低了采样要求和硬件成本，有利于压缩感知ISAR成像的工程化实施。通过仿真和微波暗室实验，验证了该方法在点目标模型下的可行性和有效性。" 本文的核心在于压缩感知(CS)理论与ISAR成像技术的结合。压缩感知是一种新兴的信号处理理论，它颠覆了传统的奈奎斯特定理，允许在低于奈奎斯特采样率的情况下获取信号，并能重构原始信号。ISAR是一种雷达成像技术，通过分析目标相对于雷达的相对运动，生成二维或三维图像。 在ISAR成像中，数据缺失是常见的问题，严重影响了成像质量。传统的解决方案往往依赖于高斯或伯努利等随机测量矩阵，但这些矩阵的独立随机元素数量庞大，需要大量的存储空间，增加了硬件实现的复杂性和成本。为了解决这个问题，作者提出了稀疏带状测量矩阵的概念。这种矩阵通过特定的带状循环移位策略，将部分元素置零，从而实现了测量矩阵的稀疏化，大大减少了非零元素，降低了系统的采样负担，同时也减少了硬件存储和计算的需求，为压缩感知ISAR成像的实际应用提供了可能。 为了验证稀疏带状测量矩阵的有效性，研究者进行了仿真实验和微波暗室实验。仿真实验是通过计算机模拟来检验理论模型在理想条件下的性能，而微波暗室实验则是在实验室环境中利用实际的微波信号来测试方法的可行性。在这两种实验中，都使用了点目标模型，即假设目标为一个简单的点源，以此简化问题并评估成像的精度和质量。 通过实验结果，作者证实了稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的优势，证明了其在点目标模型下能够成功地重构图像，且具有较高的成像质量和较低的实现成本。这为未来在更复杂的目标和环境下的应用奠定了基础，对于推动压缩感知ISAR成像技术的工程化发展具有重要意义。