散射区域加权压缩感知ISAR成像

发布时间：2018-05-06 01:12

  本文选题：逆合成孔径雷达 + 压缩感知　； 参考：《系统工程与电子技术》2014年11期

【摘要】：压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。
[Abstract]:The compressed sensing theory provides a new method for the realization of high resolution inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging under a small number of pulses. However, because of the noise sensitivity of CS, the imaging of CS is liable to be polluted by noise. In addition, it is difficult to ensure the accuracy of noise parameter estimation under a few pulses, which further intensifies the pollution of ISAR imaging. To solve this problem, a scattering region weighted CS ISAR imaging algorithm is proposed, which uses the target scattering region information to weight the basis functions in the redundant dictionary and modifies the CS reconstruction algorithm to suppress the noise speckle. In order to improve the accuracy of noise parameter estimation, a subsequence matrix is established for echo sampling, and a method of noise parameter estimation based on matrix perturbation theory is proposed. Experimental results show that the proposed method can effectively suppress noise and improve the quality of ISAR imaging under low SNR and a few pulses.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院;北京遥感设备研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61201311)资助课题
【分类号】：TN958

【共引文献】

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本文编号：1850113