压缩感知窄带自旋目标雷达成像

对于高速自旋目标而言,为了获得聚焦效果良好的图像,通常要求雷达系统具有较高的脉冲重复频率(PRF)。当PRF不满足采样要求时,雷达接收到的通常是方位欠采样的回波数据,从而影响目标识别。本文根据压缩感知理论,结合自旋目标回波信号稀疏性的特点,建立方位欠采样的成像模型,并提出了基于压缩采样匹配追踪的窄带雷达高速自旋目标成像算法。该算法在对信号进行重构迭代中,采用回退策略,并结合回波信号稀疏性的具体参数,选取最优的支撑集,提高了算法的重构质量。仿真实验表明新算法在回波欠采样的情况下能很好地重构图像,尤其是在低信噪比的情况下。采用"误选数"和"均方误差"两个指标对CoSaMP算法重建信号的性能进行评价,结果表明该算法受雷达PRF和信噪比SNR的影响较小,算法稳定性好。