基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法

发布时间：2019-04-03 17:25

【摘要】：在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小1l范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。
[Abstract]:In ISAR imaging, the range and azimuth resolution are limited by the transmit signal bandwidth and the imaging accumulation angle, respectively. Based on compressed sensing (CS) theory, a 2-D joint super-resolution ISAR imaging algorithm is proposed in this paper. Firstly, the ISAR observation signal model is established and the 2-D super-resolution dictionary is constructed. Then, using the sparse prior information of the ISAR image, the 2-D joint super-resolution imaging is modeled as the optimization problem of the minimum 1l norm. Finally, a fast algorithm is proposed to solve the optimization problem. In this method, the two-dimensional coupling information of echo data is effectively used in the joint processing of distance and azimuth dimensions. Through conjugate gradient (CG) operation, fast Fourier transform (FFT), Hadamard product and other operations, the efficiency of the algorithm is improved effectively. The effectiveness of the algorithm is verified by simulation and experimental results.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金优秀青年基金(61222108) 中央高校基本科研业务费(K5051302001,K5051302038)资助课题
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

相关博士学位论文 前1条

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【二级参考文献】

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本文编号：2453393