【摘 要】
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基于压缩感知（CS）理论的稀疏线性调频步进信号（SFCS）逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能够从少量观测数据中高概率重构出目标像,其中,观测矩阵的优化设计是提高成像质量和减少观测数据
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,信息感知技术协同创新中心,复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61631019,61471386);陕西省青年科技新星计划(2016KJXX-49)~~
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基于压缩感知（CS）理论的稀疏线性调频步进信号（SFCS）逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能够从少量观测数据中高概率重构出目标像,其中,观测矩阵的优化设计是提高成像质量和减少观测数据量的有效途径。然而,现有的观测矩阵优化设计研究通常没有考虑目标特征信息的有效利用,对目标的自适应能力不足。因此,该文在充分利用目标特征信息的基础上,结合稀疏SFCS信号的实际物理观测过程,提出一种ISAR成像观测矩阵自适应优化方法。该方法首先建立参数化稀疏表征成像模型以解决稀疏SFCS信号多普勒敏感问题,在此基础上,以在达到
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