脉冲雷达成像研究

资 源 简 介

脉冲雷达成像研究

详 情 说 明

脉冲雷达成像研究近年来在目标识别和环境监测等领域展现出重要价值。传统雷达信号处理方法依赖奈奎斯特采样定理，而压缩感知理论突破了这一限制，通过稀疏信号的少量测量即可实现高质量重构。

OMP（正交匹配追踪）算法作为压缩感知的重要实现手段，其核心思想是通过逐步选择与残差最相关的原子来逼近原始信号。在雷达成像场景中，算法首先构造表示目标回波特征的过完备字典，随后迭代筛选最优原子并更新残差，最终得到场景的二维稀疏表示。

相比匹配滤波等传统方法，这种基于稀疏性的处理方式显著降低了数据采集量，同时有效抑制了噪声干扰。值得注意的是，字典设计阶段需结合实际雷达波长和观测角度，确保其能准确捕捉目标的散射特性。实验表明，该方法对车辆、建筑物等典型人造目标的成像分辨率提升可达30%以上。

未来研究方向包括结合深度学习优化原子选择策略，以及开发针对动态场景的实时OMP变体算法。这些改进将进一步提升脉冲雷达在自动驾驶和遥感监测中的实用性。