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一种高分辨的稀疏孔径ISAR成像方法
  • ISSN号:1001-2400
  • 期刊名称:《西安电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN959.1[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安710071
  • 相关基金:自然科学基金重大项目资助项目(60725103);重点实验室基金资助项目(9140C0105050905)
中文摘要:

逆合成孔径雷达回波缺失程度较大时,传统的线性插值方法会带来较大的误差.针对这一情况,提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径高分辨成像算法.通过构造一组时域稀疏的基空间和线性测量矩阵,结合范数1稀疏约束,利用凸优化进行基匹配搜索,直接提取目标的散射特性及多普勒频率信息,最终得到距离多普勒像.该方法无需对稀疏孔径进行插值,并且成像结果不存在旁瓣,对目标分辨特性较好.点目标模型仿真和实测数据处理的结果验证了该算法的有效性和优越性.

英文摘要:

The conventional linear interpolation method will introduce the estimation error when the gapped data of ISAR is large. A high resolution imaging method based on compressed sensing for gapped data of ISAR is proposed in this paper. We first construct a sparse basis dictionary and linear measurement matrix. Then the convex optimization means as the base pursuit can be used to extract the scatter property and Doppler frequency information. By all the steps above, the image of ISAR is formed in the plane of range and Doppler. No interpolation is needed for the sparse aperture, and no sidelobes exit in the ISAR images. Simulation results and real sparse ISAR data validate the feasibility and superiority of the approach.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:廖桂生
  • 地址:西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编:710073
  • 邮箱:xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202853
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2400
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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