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        平滑L0范數(shù)稀疏信號(hào)重構(gòu)ISAR成像算法

        2018-02-24 13:55:24馮俊杰王永會(huì)
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年34期

        馮俊杰 王永會(huì)

        摘要:針對(duì)有限脈沖條件下高分辨率逆合成孔徑雷達(dá)(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像問題,提出基于單循環(huán)結(jié)構(gòu)的SL0稀疏信號(hào)重構(gòu)ISAR成像算法,將ISAR成像問題轉(zhuǎn)化為最小[l0]范數(shù)的優(yōu)化問題,通過構(gòu)建遞減的參數(shù)序列,對(duì)平滑函數(shù)優(yōu)化求解,實(shí)現(xiàn)高分辨率ISAR成像。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效改善ISAR成像質(zhì)量。

        關(guān)鍵詞:逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR);稀疏信號(hào)重構(gòu);平滑函數(shù);優(yōu)化求解

        中圖分類號(hào):TN95? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? 文章編號(hào):1009-3044(2018)34-0170-02

        雷達(dá)成像是以電磁波作為發(fā)射信號(hào),通過對(duì)目標(biāo)成像,可以增加對(duì)目標(biāo)的分類和識(shí)別能力,因而雷達(dá)成像技術(shù)受到了人們極大地重視,同時(shí)不斷拓展到不同的應(yīng)用領(lǐng)域中。在雷達(dá)成像中,通常利用增加目標(biāo)轉(zhuǎn)動(dòng)積累角或長(zhǎng)相干處理時(shí)間間隔(CPI, coherent processing interval)來提高方位分辨率[1-2]。但較長(zhǎng)的CPI需要更為復(fù)雜的補(bǔ)償算法,給后續(xù)處理帶來很大困難,難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)成像。

        由于ISAR目標(biāo)一般由強(qiáng)散射點(diǎn)組成,這些強(qiáng)散射點(diǎn)在成像區(qū)域內(nèi)是稀疏分布的?;趬嚎s感知理論的雷達(dá)成像得到較為廣泛的研究[3-5]。為了進(jìn)一步提升ISAR成像性能,本文采用負(fù)指數(shù)函數(shù)作為平滑函數(shù),通過控制參數(shù)由較大值到較小值的變化趨近L0范數(shù),研究基于單循環(huán)結(jié)構(gòu)平滑L0范數(shù)稀疏信號(hào)重構(gòu)ISAR成算法,實(shí)現(xiàn)高分辨率ISAR成像。

        4 結(jié)束語

        將ISAR成像轉(zhuǎn)化為最小[l0]范數(shù)的優(yōu)化問題,研究基于負(fù)指數(shù)函數(shù)作為平滑函數(shù)的L0范數(shù)稀疏重構(gòu)算法,并采用單循環(huán)結(jié)構(gòu)代替SL0算法中的雙循環(huán)結(jié)構(gòu),通過構(gòu)建遞減的參數(shù)序列,對(duì)平滑函數(shù)優(yōu)化求解,實(shí)現(xiàn)高分辨率ISAR成像。

        參考文獻(xiàn):

        [1] Zhang L,Xing M and Qiu C W. Achieving higher resolution isar imaging with limited pulses via compressed sampling[J].IEEE Geosci. Remote Sens.Lett.,2009,6(3):567-571.

        [2] Wang H,Qun Y,Xing M and Zhang S.ISAR imaging via sparse probing frequencies[J].IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.,2011,8(3):451-455.

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        【通聯(lián)編輯:梁書】

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