改进OMP算法的压缩感知雷达成像：高效与稀疏性应用

本文主要探讨了"基于改进正交匹配追踪算法的压缩感知雷达成像方法"这一主题，针对运算复杂度高的挑战，针对实际应用中的实用性问题。研究者刘记红、黎湘、徐少坤和庄钊文在国防科技大学空间电子信息技术研究所进行的研究工作，他们利用了雷达目标散射率分布的稀疏特性，这是压缩感知（CS）在雷达成像领域的重要基础。 首先，作者构建了一个步进频雷达回波的稀疏表示模型，这一步骤是将雷达信号转换为一个可以利用压缩感知理论进行高效处理的形式。他们注意到稀疏字典和压缩测量在二维空间中的可分离特性，进而提出了一个改进的正交匹配追踪（OMP）算法，这种算法在保持成像质量的同时，显著降低了计算复杂度，使得算法扩展到其他贪婪类算法变得更为容易。 论文深入分析了几种压缩感知成像算法的性能和资源需求，重点对比了改进的OMP算法与传统CS算法。结果显示，改进算法在存储量和计算量方面具有明显优势，这意味着它能够在保证成像精度的前提下，降低硬件资源的消耗，这对于实际的雷达系统来说具有重大的技术价值。 通过仿真和暗室数据实验，作者验证了所提出的成像算法的有效性和实用性。实验结果表明，该方法不仅能在有限的数据采样下恢复出清晰的雷达图像，而且在实时性和资源管理方面表现出色，这对于提高雷达系统的整体性能和效率至关重要。 这篇论文为压缩感知在雷达成像领域的实际应用提供了一种有效的解决方案，通过改进的算法设计和理论分析，展示了其在减少计算负担和优化资源利用方面的潜力，为今后的研究和工程实践提供了有价值的参考。