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合成孔径雷达(SAR)工作的L或P波段电磁波能穿透树冠层，进而照射到地面，因此SAR是森林植被遥感的一种重要方法。一幅SAR图像只能提供“方位向”和“距离向”的二维信息。为了能得到三维信息，即包含“高程向”信息，人们提出了层析SAR成像的方法。 著名的奈奎斯特采样定理指出，要想从样本精确重建一个带限信号，所需要的采样频率至少为信号带宽（复数信号）。然而，这种采样方法不能处理许多我们感兴趣的信号，比如不一定是带限但仍然可以用少量的自由度表示的信号。压缩感知理论完善了采样理论，使我们能够利用信号的稀疏性，以低于奈奎斯特定理限制的采样频率进行采样。 压缩感知理论有可能在三个方面对层析SAR成像做出重大改进:(i)取消雷达系统中的匹配滤波器，(ii)降低接收端ADC的带宽需求，(iii)提高高程向分辨率。这些想法有可能导致新的、更简单的雷达系统的诞生，把设计的重点从昂贵的接收端硬件转移到灵巧的信号恢复算法上。 本文中作者主要对基于稀疏表示的森林植被层析SAR成像进行了研究: (1)进行了一维点目标的仿真和二维SAR成像的仿真，比较了压缩感知方法与脉冲压缩方法的不同之处; (2)编写了森林植被的层析SAR成像仿真程序，完成了森林植被及其中隐藏目标的层析SAR成像仿真; (3)研究了飞行轨迹数目对成像结果精确程度的影响，得到了成像误差与飞行次数的关系曲线; (4)讨论了基于稀疏表示的随机噪声雷达，与发射线性调频脉冲的雷达在基于稀疏表示的成像中的性能作比较。