空间被动雷达系统的快速Harctan-Oracle重构算法

"这篇文章主要介绍了基于数字视频广播卫星（DVB-S）的稀疏成像技术在被动雷达系统中的应用，提出了一种快速且稳健的Harctan-Oracle算法用于被动雷达图像重建。该方法利用非凸优化规则，通过同伦方式去除或添加支持集中的元素，解决非凸优化问题，并采用Oracle算法恢复稀疏目标，从而提高空间被动雷达成像的性能和效率。" 在现代雷达技术中，被动雷达成像利用现有的照明源（如DVB-S信号）作为光源，因其隐蔽性好、成本低等优点而备受关注。空间被动雷达成像更是近年来的研究焦点，它相比地面雷达成像具有更多的优势，如覆盖范围广、干扰少等。然而，由于信号的复杂性和环境的不确定性，被动雷达图像的重建成为一个极具挑战性的任务。 Harctan-Oracle算法是本文提出的解决这一问题的关键。该算法的核心在于它的非凸优化规则和Oracle算法的应用。非凸优化通常涉及到更复杂的数学问题，但能更好地适应实际问题中的非线性和局部最小值。在Harctan-Oracle算法中，通过同伦法逐步调整优化过程，动态地决定支持集（即图像中非零元素的位置）的增减，从而逐步逼近最佳解。 Oracle算法是一种基于模型的恢复方法，它假设存在一个理想的“Oracle”能提供关于解的精确信息。在Harctan-Oracle算法中，Oracle算法被用来在每个迭代步骤中更新和支持集的决策，以确保稀疏目标的有效恢复。这种方法提高了对复杂环境和噪声的抵抗能力，增强了目标识别的准确性和稳定性。 此外，DVB-S信号的特性使其成为被动雷达系统的理想光源。这些卫星广播信号具有良好的覆盖范围、强大的发射功率和已知的发射时间，这使得基于DVB-S的被动雷达系统能够实现大范围、高精度的成像。 这篇论文的贡献在于提出了一种结合非凸优化与Oracle算法的新型被动雷达图像重建方法，利用DVB-S信号的优势，提升了空间被动雷达成像的效率和质量。这种方法对于改进现有雷达系统、提升军事和民用领域的目标探测和识别能力具有重要的理论和实践意义。