分布式雷达稀疏成像的布站优化策略与性能提升

分布式雷达稀疏成像是一种先进的雷达技术，它利用多个分布式收发站协同工作，通过信号的发射、接收和处理来实现对目标的高精度成像。本文主要探讨了这种成像方法中目标稀疏重构性能与分布式雷达布站配置之间的关键关系。 首先，作者基于分布式雷达稀疏成像模型，深入剖析了重构矩阵的互相关系数，这是衡量不同收发站信号之间一致性的重要指标。他们发现，当系统的参数如频率、带宽等保持不变，并且采用特定的成像场景划分策略时，互相关系数主要受各收发站的单位指向矢量影响。这些向量决定了每个站点的能量分布和对目标的探测能力。 针对这一发现，论文提出了一个优化策略，即以最小化互相关系数作为目标函数，对雷达的布站位置进行优化设计。这样的优化旨在提升系统的抗干扰能力，减少误检测和伪影，从而提高图像的质量和重构的准确性。通过数值仿真试验，作者验证了优化布站方案的有效性，结果显示，经过优化后的分布式雷达系统在保持相同的硬件条件下，其稀疏成像的重构性能得到了显著改善。 这项研究对于分布式雷达的设计和应用具有重要意义，特别是在需要高分辨率和大覆盖范围的情景中，如军事侦察、环境监测和地球观测等领域。通过合理地调整和优化布站配置，可以进一步提升分布式雷达的性能，使其在复杂环境中更加高效和精确地捕捉目标信息。