【摘 要】
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基于Fourier基的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像。但由于建模时对ISAR回波
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基于Fourier基的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。
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