基于压缩感知的高效二维雷达成像策略

本文主要探讨了"基于压缩感知的二维雷达成像算法"这一主题，它聚焦于在高分辨率雷达系统中利用压缩感知理论来提高效率并降低数据率的问题。压缩感知是一种新兴的信号处理技术，它假设许多实际信号在某种变换下是稀疏的，即只有少数非零元素。对于复基带雷达回波信号模型，研究者通过深入分析其内在的稀疏性，提出了一个保相性的压缩感知距离压缩算法。 压缩感知距离压缩算法的关键在于利用这一理论的特性，能够在保持信号相位信息的同时，大幅度减少信号采集所需的样本数量，从而极大地降低了数据传输和存储的需求。这种方法特别适用于逆合成孔径雷达（InSAR）这样的场景，因为逆合成孔径雷达的数据量通常非常庞大，压缩感知技术的应用可以显著提高其性能。 文章构建了一个创新的二维雷达成像方案，其中距离向采用了压缩感知距离压缩算法进行处理，而方位向则沿用传统的雷达成像算法。这种组合方式旨在充分利用压缩感知的优势，同时保持对目标方位信息的精确捕获。通过仿真实验和实测逆合成孔径雷达数据的处理，作者验证了这个方案的有效性和实用性。 关键词包括逆合成孔径雷达、雷达成像、压缩感知和距离压缩，这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点。研究成果对于提升雷达系统的效率、降低成本以及拓展其在遥感和军事领域的应用具有重要意义。 这篇文章提供了压缩感知理论在二维雷达成像中的具体应用实例，展示了如何将这一理论转化为实际的信号处理技术，以解决高分辨率雷达面临的挑战，并为后续的雷达系统设计和优化提供了新的思路。