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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
5 X) |8 _: o' w! w* s( F3 L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
4 b, f i* G4 C( x. W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 m9 _8 F, }/ _. ~0 x# z6 m' T! {
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
' H$ L2 h: t9 n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
, ]9 A: A" V) Y2 F) R1 `0 Y$ v9 {知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。6 `7 M* b* T" j4 x$ i1 g
关键词：压缩感知；雷达成像；稀疏；采样；图像重建" t3 c9 d, |8 T# ?3 o
1 引言
: Z% Y# l+ D. p成像雷达作为一种主动式信息获取系统，采集0 ]9 ^0 h2 s* h9 A6 v7 g
的回波包含更加丰富的目标信息，可为目标分类，3 ^. d7 O7 p9 x' x. F
识别等任务提供更可靠的依据和支撑；由于能够全
( Y" j5 s2 ~1 ^, j( K0 X天时，全天候，远距离工作，因此被广泛应用于军7 L; D+ N# ^6 }) |
事和民用领域[1]。从成像雷达的发展历程来看，两个 _4 Q- B1 i1 o, r
基本因素决定了成像系统的性能[2]：微波成像理论和
9 {, E' o8 C1 C6 M1 e1 Y' @电子学器件的发展。相应地传统雷达成像技术的主# g' D. [) b) O3 h J: _- G8 f
要理论基础是匹配滤波。匹配滤波具有实现简单，* {' d6 n/ I( t' h! b1 r+ N
普适性和稳健性等特点，但是由于没有利用充分利, D5 Q6 m1 M, D R
用先验信息，其局限性依然十分明显。首先，匹配
. I, Y' e% a* }滤波是针对信号设计的，也就是说信号(而不是信息)* N" |2 n! t" s K ?, Y6 K. i
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, C7 a' ]% H q% Q' z9 U$ Q! p `0 h
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9 q, v& z& r' H% |; I3 ]
附件下载：
基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展.pdf
(594.23 KB, 下载次数: 0)
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发表于 2020-12-1 11:04
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