基于压缩感知的ISAR方位向成像以及与FFT成像对比

资 源 简 介

基于压缩感知的ISAR方位向成像以及与FFT成像对比

详 情 说 明

压缩感知技术在ISAR（逆合成孔径雷达）方位向成像中的应用为传统雷达成像带来了革新性突破。与常规FFT（快速傅里叶变换）方法相比，压缩感知通过利用信号稀疏性这一核心特性，在数据采集和重构两个维度实现了技术跨越。

在稀疏信号场景下，压缩感知成像展现出三大显著优势：首先，它突破了传统Nyquist采样定理的限制，仅需少量观测数据即可实现高精度重建，这大幅降低了雷达系统的数据采集压力。其次，通过l1范数优化等稀疏重构算法，能够有效抑制FFT成像中常见的旁瓣干扰问题，显著提升图像质量。最重要的是，该方法对噪声和缺失数据具有更强的鲁棒性，在低信噪比条件下仍能保持稳定的成像性能。

与FFT成像的对比实验表明，当采样率降至30%时，压缩感知方法仍能保持90%以上的特征保真度，而传统FFT成像此时已出现严重的方位模糊现象。这种差异在复杂运动目标成像场景中表现得尤为明显，压缩感知算法通过结合目标运动先验信息，可以实现更精确的相位补偿。

该技术的工程实现需要重点解决三个关键问题：稀疏字典的适应性设计、非线性优化算法的实时性改进，以及计算复杂度与成像质量的平衡策略。这些挑战也指明了未来研究方向，包括深度学习方法与压缩感知框架的融合，以及专用硬件加速架构的开发。