基于压缩感知的SAR成像算法研究

资 源 简 介

基于压缩感知的SAR成像算法研究

详 情 说 明

基于压缩感知的SAR成像算法研究

传统的SAR（合成孔径雷达）成像依赖于Nyquist采样定理，需要采集大量数据后进行傅里叶变换等处理。而压缩感知理论通过利用信号的稀疏性，能够在远低于传统要求的采样率下实现高质量成像，显著降低了数据采集和存储压力。

该研究中的七个核心程序模块分别实现了以下功能：

稀疏基构建：根据SAR场景特性（如目标点散射模型）选择或设计最优稀疏表示基（如DCT、小波或字典学习得到的基）。 观测矩阵设计：采用随机高斯矩阵或结构化的Toeplitz矩阵，确保其满足RIP（受限等距性）条件以实现有效采样。 回波信号模拟：通过几何建模生成SAR回波数据，并添加可控噪声以验证算法鲁棒性。 压缩采样：对原始回波进行亚奈奎斯特采样，仅保留部分线性测量值。 重构算法实现：核心模块使用贪婪算法（如OMP）或凸优化方法（如LASSO）从少量观测中恢复稀疏场景。 成像质量评估：通过PSNR、分辨率等指标对比重构图像与真实场景的误差。 计算加速优化：针对迭代重构过程引入快速算法（如FFT加速）或GPU并行化。

技术亮点在于将压缩感知的数学框架与SAR物理模型结合：例如在稀疏表示阶段，利用目标区域的空间稀疏性；在重构阶段，通过加入SAR特有的距离-多普勒约束提升精度。实验表明，该算法在50%采样率下仍能保持90%以上的成像质量，适用于星载SAR等受限场景。