吕明久,
夏赛强,
向龙,
杨军,
马晓岩
空军预警学院 ??武汉 ??430019
基金项目:国家自然科学基金(61671469)
详细信息
作者简介:陈文峰：男，1989年生，博士生，研究方向为双基地逆合成孔径雷达成像和压缩感知
吕明久：男，1985年生，博士生，研究方向为逆合成孔径雷达成像和压缩感知
夏赛强：男，1994年生，硕士生，研究方向为逆合成孔径雷达成像和压缩感知
向龙：男，1978年生，讲师，博士，研究方向为雷达系统和雷达成像
杨军：男，1973年生，教授，硕士生导师，研究方向为雷达系统、雷达成像和压缩感知
马晓岩：男，1962年生，教授，博士生导师，研究方向为雷达系统、目标检测和雷达成像
通讯作者:陈文峰 chenwf925@163.com
中图分类号:TN957.52计量
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出版历程
收稿日期:2018-01-19
修回日期:2018-05-22
网络出版日期:2018-07-30
刊出日期:2018-10-01
Resolution Enhancement Method for Bistatic ISAR One-dimensional Range Profile Under Low SNR
Wenfeng CHEN,,Mingjiu Lü,
Saiqiang XIA,
Long XIANG,
Jun YANG,
Xiaoyan MA
Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61671469)
摘要
摘要:针对双基地角使双基地ISAR(B-ISAR) 1维距离成像分辨率下降的问题，该文提出基于多量测向量(MMV)模型的复数近似消息传递(MCAMP)的B-ISAR 1维距离成像分辨率增强算法。首先，建立距离联合稀疏模型。然后，通过向量化处理将联合稀疏问题转换为块稀疏复数基追踪去噪问题，利用Kronecker积提出MCAMP算法进行求解，以得到不受双基地角影响的1维距离像。最后，通过快速傅里叶变换(FFT)代替矩阵与矩阵相乘进一步减少了计算复杂度，进而提高了算法的实现效率。仿真成像结果验证了所提方法在重构精度和重构时间方面的优势。
关键词:双基地逆合成孔径雷达/
高分辨距离像/
复数近似消息传递/
压缩感知
Abstract:To solve the problem of declined resolution of Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar (B-ISAR) imaging by bistatic angle, a B-ISAR range profile resolution enhancement algorithm is put forward based on Multiple Measurement Vector (MMV) Complex Approximate Message Passing (MCAMP). The range joint sparse model is established. By utilizing vectorization operation, the joint sparse problem is converted into a block complex basis pursuit denoising problem. To achieve the range profile which is immune to bistatic angle influence, the MCAMP algorithm is proposed by using the Kronecker product. The Fast Fourier Transform (FFT) is introduced to instead of multiplication between matrix and matrix, which improves the efficiency of the proposed algorithm by reducing the computational complexity further. Simulation imaging results verify the effectiveness and efficiency of the proposed method.
Key words:Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar (B-ISAR)/
High resolution range profile/
Complex Approximate Message Passing (CAMP)/
Compressive Sensing (CS)
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