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欠采样下宽带自旋目标的快速高分辨成像方法

向虎 李少东 向龙 陈文峰 杨军

向虎, 李少东, 向龙, 陈文峰, 杨军. 欠采样下宽带自旋目标的快速高分辨成像方法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(11): 2630-2637. doi: 10.11999/JEIT180099
引用本文: 向虎, 李少东, 向龙, 陈文峰, 杨军. 欠采样下宽带自旋目标的快速高分辨成像方法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(11): 2630-2637. doi: 10.11999/JEIT180099
Hu XIANG, Shaodong LI, Long XIANG, Wenfeng CHEN, Jun YANG. Fast High-resolution Imaging Method for Wideband Spinning Targets under Sub-Nyquist Sampling[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(11): 2630-2637. doi: 10.11999/JEIT180099
Citation: Hu XIANG, Shaodong LI, Long XIANG, Wenfeng CHEN, Jun YANG. Fast High-resolution Imaging Method for Wideband Spinning Targets under Sub-Nyquist Sampling[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(11): 2630-2637. doi: 10.11999/JEIT180099

欠采样下宽带自旋目标的快速高分辨成像方法

doi: 10.11999/JEIT180099
基金项目: 国家自然科学基金(61671469)
详细信息
    作者简介:

    向虎:男,1978年生,讲师,研究方向为压缩感知、目标成像与识别

    李少东:男,1987年生,博士,研究方向为压缩感知和ISAR成像

    向龙:男,1978年生,讲师,研究方向为压缩感知、目标成像与识别

    陈文峰:男,1989年生,博士生,研究方向为压缩感知和双基地ISAR成像

    杨军:男,1973年生,教授,研究方向为雷达系统、压缩感知和雷达成像

    通讯作者:

    向虎  huker1978@sina.com

  • 中图分类号: TN957.52

Fast High-resolution Imaging Method for Wideband Spinning Targets under Sub-Nyquist Sampling

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61671469)
  • 摘要: 逆合成孔径雷达(ISAR)观测自旋目标时,自旋目标回波的距离-多普勒时变性会导致传统成像方法失效。针对此问题,该文提出一种基于分布式匹配稀疏表示模型的宽带自旋目标快速高分辨成像方法。首先,通过自旋目标回波在距离频域表征出的稀疏性,构建分布式匹配稀疏表示模型;其次,研究快速分布式同步多正交匹配追踪算法,并通过减少算法总的迭代次数和每次迭代运算量来提高算法的重构效率,同时设计相关阈值抑制虚假重构散射点,实现鲁棒成像;最后,从理论上分析该方法在欠采样及低信噪比条件下依然可获得高质量图像的机理。仿真结果证明了该方法的有效性。
  • 图  1  阈值确定示意图

    图  2  目标等效散射点模型

    图  3  欠采样下不同算法的成像效果

    图  5  图像熵和运行时间对比

    图  4  不同信噪比条件下的成像效果对比

    表  1  FDSMOMP算法

     输入:量测数据 ${{Y}}$,感知矩阵 ${{Θ}}$,预置稀疏度 ${k_0}$,组选支撑集 $s$。
     输出:重构结果 ${\tilde {{X}}_{{\rm{Finaset}}}}$。
     算法初始化:初始残差 ${{{R}}^{\left( 0 \right)}} = {{Y}}$,预重构结果 $\tilde {{X}} = 0$,初始支
    撑集 $\tilde {{S}} = \varnothing $。
     第1步 多原子识别:根据式(11)计算新原子支撑集 ${\rm{pos}}$,以此为 索引构建新的原子组;
     第2步 投影计算:更新支撑集 ${\tilde S^j} = {\tilde S^{j - 1}} \cup {\rm{pos}}$,依据式(12)进 行投影值计算,得到 $\tilde {{X}}{({{{{{f}}}_p})_{\tilde S}}$;
     第3步 残差更新: ${{R}}{\left( {{f_p}} \right)^{\left( j \right)}} = {{y}}\left( {{f_p}} \right) - {{Θ}}_{\tilde S}^{\left( j \right)}\tilde {{X}}{\left( {{{{f}_p}} \right)_{\tilde S}}$,判断迭代 停止条件是否满足,若满足则执行第4步,否则循环迭代 第1至第3步;
     第4步 利用最小二乘估计最终结果 ${\tilde {{X}}_{{\rm{Finaset}}}}$。
    下载: 导出CSV

    表  2  不同算法的图像熵值和运算时间对比

    欠采样倍数 DCS-SOMP FDSMOMP
    图像熵值 运算时间(s) 图像熵值 运算时间(s)
    $\delta = 2$ 3.162 15.287 3.151 4.202
    $\delta = 4$ 3.169 8.125 3.168 2.222
    $\delta = 8$ 3.189 4.995 3.182 1.740
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-01-24
  • 修回日期:  2018-06-21
  • 网络出版日期:  2018-07-16
  • 刊出日期:  2018-11-01

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