《基於壓縮感知信號重構的空時稀疏ISAR成像技術》是依託西安電子科技大學，由李亞超擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於壓縮感知信號重構的空時稀疏ISAR成像技術
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李亞超
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
空時稀疏ISAR成像是當前國內外研究的熱點和難點，在提高成像雷達抗干擾能力、多視角觀測能力、雷達組網能力和成像機率等方面具有很大的套用潛力。然而，在低信噪比大稀疏採樣或目標空域變散射特性稀疏採樣情況下，傳統的基於外推插值或參數估計的成像算法不再適用。因此，本項目從信息處理的角度出發，結合壓縮感知理論（CS）和最最佳化設計等方法，探索高效穩健的空時稀疏ISAR成像新方法，主要研究：（1）基於稀疏數據特徵分析的運動補償技術；（2）基於權矢量基空間CS理論的低信噪比下時域信號大稀疏採樣目標ISAR成像算法；（3）基於Bayesian-CS技術的空域稀疏採樣下變散射特性目標的高分辨ISAR成像算法等。本項目所涉及的CS理論在空時稀疏ISAR信號處理中的套用研究是一個全新的課題，具有前瞻性和挑戰性，也具有非常重要的研究意義和實用價值。同時本項目力爭在理論和技術上有所創新，為提高ISAR目標識別機率奠定基礎。
結題摘要
本項目為突破基於觀測樣本或諧波模型的數據域外推內插算法和現代譜估計技術不能解決複雜稀疏採樣下目標ISAR成像的頸瓶，從信息處理的角度出發，結合壓縮感知理論（CS）和最最佳化設計等方法，探索高效穩健的空時稀疏ISAR成像新方法，主要研究：（1）基於稀疏數據特徵分析的運動補償技術；（2）基於權矢量基空間CS理論的低信噪比下時域信號大稀疏採樣目標ISAR成像算法；（3）基於Bayesian-CS技術的空域稀疏採樣下目標的高分辨ISAR成像算法等。經過近三年的研究，本項目提出了利用聯合基準的包絡對齊和基於稀疏數據的多特顯點自聚焦技術進行稀疏數據的運動補償方法、基於權矢量基空間CS理論實現低信噪比下時域稀疏短孔徑高分辨ISAR成像方法以及基於貝葉斯估計機率統計的CS感知空時域稀疏採樣的高分辨ISAR成像方法（IBSR）等，較好地解決了低信噪比條件下，空時數據稀疏採樣情況時的運動目標高分辨ISAR成像的問題，拓展了對運動目標高分辨ISAR成像的套用範疇，提高了成像算法的穩健性和抗干擾能力，通過對實測數據或仿真數據的處理，驗證了本項目提出方法的有效性和魯棒性。同時，在項目研究過程中，通過對基於壓縮感知信號重構的空時稀疏ISAR成像技術的總結和驗證，更深入地了解到該技術的推廣和套用潛力較大，可被廣泛套用於空間探測、超高分辨ISAR成像、雷達組網探測、戰場偵察、國土防禦和空中管制等諸多方面，可以提高雷達在複雜戰場環境下的抗干擾、探測、成像和識別能力，具有較大的科學研究意義和廣泛的套用價值，在今後的套用研究中，需要更加深入的對該技術在不同領域的套用進行驗證和改進。
