【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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