【摘要】：基于壓縮感知的下視三維合成孔徑雷達(dá)(DL 3DSAR)成像算法可以采用低于Nyquist采樣率的采樣數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)正下方的高分辨成像。但是已有的算法在跨航向重構(gòu)時(shí)采用的大都是單測(cè)量向量(SMV)模型,存在重構(gòu)耗時(shí)長(zhǎng)、受噪聲干擾大的缺點(diǎn)。從單測(cè)量向量的推廣形式即多重測(cè)量向量(MMV)模型出發(fā),將DL 3DSAR中的跨航向處理與沿航跡向處理順序交換,利用多重測(cè)量向量恢復(fù)具有相同稀疏結(jié)構(gòu)的跨航向信號(hào),提出了一種基于MMV模型的DL 3DSAR成像算法。相比于SMV模型的DL 3DSAR成像算法,該算法在運(yùn)算時(shí)間、抗噪性能及重構(gòu)精度方面均有所提高,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:Compression sensing based downlooking 3D synthetic Aperture Radar (DL 3DSAR) imaging algorithm can implement high resolution imaging directly below the platform by using sampling data below the Nyquist sampling rate. However, most of the existing algorithms used in cross-course reconstruction are single measurement vector (SMV) models, which have the disadvantages of long reconstruction time and large noise interference. Based on the generalized form of single measurement vector (MMV) model), the cross-course processing in DL 3DSAR is exchanged with the sequence along track processing, and the cross-course signal with the same sparse structure is recovered by using the multi-measurement vector. A DL 3DSAR imaging algorithm based on MMV model is proposed. Compared with the DL 3DSAR imaging algorithm of SMV model, the algorithm improves the computation time, anti-noise performance and reconstruction precision. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61471386,61631019)
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2155902