基于压缩感知的稀疏孔径ISAR高分辨率成像算法

本文主要探讨了一种在逆合成孔径雷达(ISAR)回波缺失严重情况下，采用压缩感知技术的高分辨率成像方法。传统线性插值在处理大量缺失数据时容易引入显著的误差，而这种方法旨在解决这个问题。首先，研究者构建了一个时域上的稀疏基空间和线性测量矩阵，这些矩阵的设计使得图像恢复过程更加高效。通过引入范数1的稀疏约束，算法能够有效地寻找与实际信号匹配的基，从而直接提取出目标的散射特性和多普勒频率信息。 压缩感知的核心理念在于，即使信号在采样过程中丢失了很多信息，只要它是稀疏或近似稀疏的，就可以通过较少的测量来重构原始信号。这种方法利用了信号的内在结构，避免了繁琐的插值步骤，大大减少了图像重建过程中的噪声和失真。此外，由于算法的非负性，它还能够确保成像结果不存在旁瓣效应，提高了目标的分辨率。 作者们通过理论分析和仿真实验验证了这种基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像算法的有效性和优越性。在点目标模型的仿真中，结果显示了算法在处理缺失数据时的稳健性和高精度。而在实际的测数据处理中，这种方法同样展示了其在复杂环境下的优秀性能，证明了其在高分辨ISAR成像领域的实用价值。 这篇论文不仅提出了一个新的成像策略，还为逆合成孔径雷达在面对大规模数据缺失时提供了一种更有效、更精确的方法。这对于提高雷达系统的整体性能，特别是在对抗干扰和提高数据处理效率方面具有重要意义。随着压缩感知技术的发展和应用范围的扩大，这种方法有望在未来的ISAR系统中发挥重要作用。