用于雷达成像压缩感知算法

资 源 简 介

用于雷达成像压缩感知算法

详 情 说 明

雷达成像技术通过发射电磁波并接收目标反射信号来构建图像，传统方法需要大量采样数据。而压缩感知算法突破性地利用信号稀疏性，在远低于奈奎斯特采样率的条件下实现高质量成像。

核心思路分为三个层面：

稀疏表示 雷达场景中的目标通常具有空间稀疏性，可通过小波变换或字典学习找到最优稀疏基，将原始信号转化为少数非零系数的线性组合。

测量矩阵设计 采用随机高斯矩阵或部分傅里叶矩阵等满足RIP性质的测量方式，在数据采集阶段即完成压缩，显著降低硬件采样负担。

重构算法实现 通过L1范数优化问题求解原始信号，常见方法包括： 贪婪算法（OMP/CoSaMP）适合实时处理 凸优化算法（ADMM）保障全局收敛性 深度学习网络提升复杂环境适应性

该技术突破传统分辨率限制，在低信噪比环境下仍保持成像能力，适用于机载雷达、医学成像等领域。实际部署时需权衡计算复杂度与重构精度，可通过自适应采样策略进一步优化性能。