压缩感知matlab代码及说明 CS on SAR

资 源 简 介

压缩感知matlab代码及说明 CS on SAR

详 情 说 明

压缩感知是一种突破传统奈奎斯特采样定理的信号采集与重建技术，特别适用于SAR（合成孔径雷达）成像等场景。其核心思想是通过稀疏表示和优化算法，从远低于传统方法的采样数据中高精度恢复原始信号。

在MATLAB中实现压缩感知通常涉及几个关键步骤： 稀疏表示：选择合适的变换基（如傅里叶变换、小波变换）将信号投影到稀疏域。 测量矩阵设计：采用随机高斯矩阵或伯努利矩阵对信号进行降维采样。 重建算法：通过L1范数优化（如正交匹配追踪OMP、基追踪BP）重构原始信号。

针对SAR雷达的压缩感知应用，需特别注意： 运动补偿：SAR成像中平台运动可能引入相位误差，需在压缩感知框架内校正。 二维稀疏性：利用图像分块或全场景模型处理二维雷达数据的稀疏性。 噪声抑制：通过正则化参数调整平衡重建精度与抗噪性。

对于初学者，建议从单点目标仿真开始，逐步扩展到复杂场景，重点观察采样率与重建质量的关系。压缩感知在SAR中的优势在于可显著降低数据量，适用于机载/星载雷达的实时处理。