稀疏压缩感知聚束SAR高分辨率成像方法

"这篇文献探讨了压缩感知在稀疏孔径数据成像中的应用，特别是针对高分辨率雷达成像提出了一种使用稀疏步进频率信号的方法。通过信号拉伸过程，可以在粗略距离剖面的二次采样中获取高分辨率目标回波。基于信号在频谱图中的稀疏性，构建部分傅立叶稀疏基矩阵以实现雷达数据的稀疏化。随后，利用正交匹配追踪(OMP)算法恢复高分辨率距离剖面信息，并能有效抑制目标旁瓣，从而实现高分辨率目标成像。模拟数据的结果验证了该方法的可行性和优越性。" 本文是关于压缩感知（Compressed Sensing，CS）在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）领域的一个研究，特别关注于提高图像分辨率和处理稀疏数据的问题。压缩感知是一种信号处理技术，能够在远小于传统方法所需的采样率下重构信号，前提是信号在某种域内具有稀疏性。 在SAR系统中，由于孔径的限制，通常难以获得高分辨率的图像。文献提出了一种创新方法，即使用稀疏步进频率信号来解决这一问题。在信号拉伸过程中，通过对粗略距离剖面的二次采样，可以捕获到高分辨率的目标回波信息，这显著提高了成像能力。 关键在于利用信号在频谱域的稀疏性。通过构建一个合理部分的傅立叶稀疏基矩阵，将雷达数据转换到适合表示其稀疏性的域。这样做使得数据在新基下的表示更加紧凑，降低了存储和计算的需求。之后，采用正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）对这部分数据进行处理，有效地恢复了高分辨率的距离剖面信息。OMP是一种迭代算法，能够找到最佳的稀疏解，用于重构原始信号。 这种方法的另一大优点是它能有效抑制目标的旁瓣，即降低非主瓣的强度，从而提高图像质量，减少干扰和噪声的影响。通过模拟数据的验证，该方法的可行性和在高分辨率成像方面的优势得到了体现。 这项工作为SAR成像提供了一个新的视角，通过压缩感知和稀疏表示理论，有可能在不增加数据采集成本的情况下，提高SAR系统的成像质量和效率。这对于远程监控、军事侦察和地球观测等应用具有重要意义。