基于场景稀疏表示的压缩感知雷达成像方法

项目名称： 基于场景稀疏表示的压缩感知雷达成像方法

项目编号： No.61401474

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 杨俊刚

作者单位： 中国人民解放军国防科学技术大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 压缩感知雷达成像为近年来的研究热点之一，在场景稀疏的情况下，压缩感知雷达成像方法有两个明显的优势：一是可以降低所需数据量；二是可以提高成像质量。但是压缩感知雷达成像方法适用的前提条件是场景直接稀疏或可稀疏表示。目前已发表的绝大部分研究成果都是针对直接稀疏场景，即不需要稀疏表示的情况。对于场景不直接稀疏，而是需要稀疏表示的情况，由于复场景的相位通常具有一定的随机特性，导致针对复场景的稀疏表示非常困难，目前还没有出现普遍有效的稀疏表示方法。因此目前压缩感知雷达成像方法只适用于直接稀疏场景，应用范围并不广。本项目针对雷达场景稀疏表示的难题，研究基于场景幅度稀疏表示的幅度相位分离重建方法、幅度稀疏约束正则化重建方法和基于目标物理结构的稀疏重构方法。突破场景稀疏表示方法的瓶颈，为压缩感知雷达成像技术的普遍应用奠定基础。

中文关键词： 雷达成像；压缩感知；稀疏表示；稀疏重构；正则化

英文摘要： Compressed sensing radar imaging is one of the popular research topics in recent years. In the condition of that the scene is sparse, compressed sensing radar imaging methods have two significant advantages: the first one is the reduction of the required

英文关键词： Radar Imaging；Compressed Sensing；Sparse Representation；Sparse Recovery；Regularization