【摘要】：基于壓縮感知(Compressed Sensing,CS)的合成孔徑雷達(SAR)成像算法可以用低于Nyquist采樣率的采樣數(shù)據(jù)完成稀疏目標(biāo)高分辨成像。然而已有的算法在重構(gòu)1維距離像時采用的大都是單重測量矢量(Single Measurement Vectors,SMV)模型,存在著重構(gòu)耗時長、受噪聲干擾大的缺點。該文從壓縮感知的多重測量矢量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型出發(fā),利用多重測量矢量恢復(fù)具有相同稀疏結(jié)構(gòu)的聯(lián)合稀疏目標(biāo)信號源,從理論與實驗角度分析了基于MMV模型的SAR 1維距離像成像性能,提出了一種距離向基于MMV模型,方位向基于SMV模型的2維SAR成像算法。該算法從耗時上、重構(gòu)精度上均優(yōu)于SMV模型下的CS成像算法。通過對仿真數(shù)據(jù)和地基雷達實測數(shù)據(jù)的處理,驗證了算法的有效性。
[Abstract]:The synthetic Aperture Radar (SAR) (SAR) imaging algorithm based on compressed sensing (Compressed Sensing,CS) can use the sampling data below the Nyquist sampling rate to complete the high resolution imaging of sparse targets. However, most of the existing algorithms used in the reconstruction of 1-D range profile are single measurement vector (Single Measurement Vectors,SMV) models, which have the disadvantages of long reconstruction time and large noise interference. Based on the compressed sensing multiplex measurement vector (Multiple Measurement Vectors,MMV) model, the joint sparse target signal source with the same sparse structure is recovered by using the multiple measurement vectors. In this paper, the imaging performance of SAR 1-D range profile based on MMV model is analyzed theoretically and experimentally, and a 2-D SAR imaging algorithm based on MMV model and SMV model in azimuth direction is proposed. In terms of time consuming and reconstruction accuracy, the algorithm is superior to the CS imaging algorithm based on SMV model. The validity of the algorithm is verified by processing the simulation data and the measured data of ground-based radar.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點實驗室;
【基金】：國家973計劃項目(2010CB731905) 國家自然科學(xué)基金(61172169)資助課題
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2415564