非线性CS算法，双站SAR回波仿真及成像处理

资 源 简 介

非线性CS算法，双站SAR回波仿真及成像处理

详 情 说 明

双站SAR系统通过分离的发射和接收平台获取目标信息，相比单站SAR具有更灵活的观测几何。回波仿真阶段需要精确模拟双站配置下的电磁波传播路径、目标散射特性以及系统噪声等要素。关键点在于建立符合双站几何关系的时延-多普勒模型，并考虑平台运动带来的空变特性。

非线性CS（压缩感知）算法突破了传统匹配滤波的局限，适用于稀疏场景的高分辨率成像。其核心是通过构造非线性优化问题，利用L1范数正则化约束求解欠采样回波数据的稀疏解。在双站SAR中需特别注意： 1）构建与双站几何匹配的感知矩阵 2）设计适应斜距变化的稀疏基 3）采用迭代阈值类算法平衡计算效率与收敛性

成像处理流程通常包含运动补偿、稀疏重构和图像增强三个阶段。非线性CS能有效抑制双站SAR特有的方位模糊问题，但对场景稀疏性假设较敏感。实际应用中常结合自适应字典学习或深度学习先验来提升复杂场景的成像质量。