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摘 要：压缩感知理论基于信号稀疏性，将对信号采样转换为对信息自由度的采样，可大大降低采样率。而将压9 N; b* A+ I- Z8 [$ o( K, ?
缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善：增强成像性能，简化雷达硬件设计，缩短数据获取
- ^% @! R! O6 _4 X9 }时间，减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性，压缩采样，无模糊重建 3 个关键步骤与成像雷达有机
' I6 h4 G. J/ l7 Z( |- e I结合的角度，对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述，重点论述场景稀疏性与成像关
$ T. J: A' o/ a ~5 b7 S系, 压缩采样方法(包括硬件)设计，场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面，最后探讨了压缩感
/ ?, M/ U, D `4 k6 @知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。
$ g( o; r/ q1 n+ f# A关键词：压缩感知；雷达成像；稀疏；采样；图像重建5 R" r& F- R; D) W5 U
1 引言- c, s; ~, h- ~# n5 c e# G
成像雷达作为一种主动式信息获取系统，采集6 y1 D7 t) O: Y0 B, w% V
的回波包含更加丰富的目标信息，可为目标分类，) j3 t. C7 J+ r
识别等任务提供更可靠的依据和支撑；由于能够全
* P/ r/ ]6 T* j天时，全天候，远距离工作，因此被广泛应用于军
& K% Z/ e* \: b' c" O事和民用领域[1]。从成像雷达的发展历程来看，两个. J" G7 R4 o( }' w
基本因素决定了成像系统的性能[2]：微波成像理论和( F$ X( T" U) B
电子学器件的发展。相应地传统雷达成像技术的主
+ H+ V4 J3 q0 Y# R& t& U要理论基础是匹配滤波。匹配滤波具有实现简单，
0 C7 ?0 c2 ~, p& b9 X1 J普适性和稳健性等特点，但是由于没有利用充分利; \0 F* ?- |4 m5 p* {* \6 B+ J
用先验信息，其局限性依然十分明显。首先，匹配
/ j0 B; Q' F" M: M5 p& k0 ?; |- `滤波是针对信号设计的，也就是说信号(而不是信息)
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附件下载： m3 R5 ~* Z* s& ]9 o% G- I
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发表于 2020-11-30 15:18
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