王保平2,,,
方阳1,
王佳慧3,
宋祖勋1
1.西北工业大学电子信息学院 西安 710072
2.西北工业大学无人机特种技术重点实验室 西安 710065
3.国网陕西省电力公司经济技术研究院 西安 710065
基金项目:国家自然科学基金(61472324)
详细信息
作者简介:张研：男，1991年生，博士生，研究方向为雷达信号处理和高分辨雷达成像
王保平：男，1964年生，研究员，研究方向为图像处理，雷达信号处理和高分辨雷达成像
方阳：男，1988年生，博士生，研究方向为天线测量和微波近场成像
王佳慧：女，1992年生，工程师，研究方向为电磁场计算和电网设计
宋祖勋：男，1964年生，研究员，研究方向为信号信息采集与处理、微波通信链路整体设计
通讯作者:王保平 wbpluo@sina.com
中图分类号:TN957.5计量
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被引次数:0
出版历程
收稿日期:2020-01-17
修回日期:2020-11-05
网络出版日期:2020-11-11
刊出日期:2021-04-20
3D Radar Imaging Based on Target Scenario Structer Sparse Reconstruction
Yan ZHANG1,Baoping WANG2,,,
Yang FANG1,
Jiahui WANG3,
Zuxun SONG1
1. School of Electronic and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China
2. Science and Technology on UAV Laboratory, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710065, China
3. State Grid Shaanxi Electric Power Economic Technology Research Institute, Xi’an 710065, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61472324)
摘要
摘要:基于成像场景散射强度稀疏表示的3维雷达成像结果对目标的外形几何细节体现较差，不利于目标识别。该文首先分析了目标在成像场景内散射强度的结构化特征，然后以散射点梯度信息进行了结构化稀疏表示，构建了基于目标散射强度梯度变化的结构化稀疏重构模型，最后通过改进的联合正交匹配追踪算法重构出目标3维图像。实验结果表明，该方法具有较好的抗噪性能和成像质量，可以更好地反映目标外形几何特征。
关键词:雷达成像/
3维成像/
目标散射强度/
结构化稀疏表示/
正交匹配追踪
Abstract:The three-Dimensional (3D) radar imaging mathods based on sparse representation by the scattering intensity of imaging sceen has a poor representation of geometric details on the shape of the target, which isn’t conducive to target recognition. Firstly, the structural characteristics of scattering intensity in the imaging scenario are analyzed in this paper. Then, by the structured sparse representation with the gradient information of scattering points, a structured sparse reconstruction model is constructed. Finally, the 3D imaging result is reconstructed by a improved joint Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm. The experimental results show that the proposed method has good anti-noise and imaging quality, and can reflect the geometric details of the target.
Key words:Radar imaging/
3D imaging/
Target scattering intensity/
Structured sparse representation/
Orthogonal Matching Pursuit (OMP)
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