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基于压缩感知的双基地逆合成孔径雷达(ISAR)成像可以通过少量的观测数据以很高的概率重构高分辨图像,成为了近年来的研究热点。传统的压缩感知均假定目标在事先规划好的网格上,然而当实际目标偏离网格点时(即出现网格失配现象),重构性能会急剧下降,导致成像分辨率降低。针对上述问题,本文引入网格失配误差,在对压缩感知的Bi-ISAR成像深入研究的基础上,提出了解决网络失配问题的新算法。主要工作概括如下:1.基于压缩感知原理,利用分维处理方法,对Bi-ISAR的距离维和方位维回波信号进行恢复重构,实现了基于压缩感知的Bi-ISAR成像。基于Bi-ISAR的几何结构,构建了Bi-ISAR回波信号模型;利用压缩感知理论,在距离维使用具有保相性的稀疏基恢复出距离像,在方位维,直接使用标准的傅里叶稀疏基恢复出方位像,从而实现Bi-ISAR距离-方位二维图像。仿真结果验证了本文研究的Bi-ISAR成像算法的正确性。2.为了解决网格失配导致恢复性能急剧下降的问题,本文提出了基位移算法。通过多次移动稀疏基(每次移动的大小和移动的总间距控制在一个网格间距内)达到细分网格的效果,从而降低网格失配误差。在改善网格失配带来的重构性能的下降的同时又不会增大重建矩阵的互相关性,避免了细分网格对信号重构带来的缺陷。最终仿真结果验证了本文所提的基于基位移算法的Bi-ISAR成像的有效性。3.为了解决加密网格带来的矩阵互相关性增大的问题,本文将BOMP算法引入到Bi-ISAR成像中去,提出了一种改进的BOMP算法的Bi-ISAR成像算法。该算法在细分网格的同时抑制已选中的列原子的互相关带,解决细分网格使得矩阵互相关性增强的问题,改善网格失配时Bi-ISAR成像性能下降的问题。考虑到在实现时,测量信号在稀疏基上的稀疏度不易求解,本文将迭代终止条件修改为基于门限检测的终止的问题,即将残余信号的二范数与提前设好的阈值进行比较,超过门限则终止迭代。仿真结果验证了基于改进BOMP算法的Bi-ISAR成像的有效性。本文的研究成果将为我国空间监测、导航制导、国土防空等领域的安全、可靠的高分辨成像提供新的理论依据。