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稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：将压缩感知(CS)理论用于逆合成孔径雷达(ISAR)成像，可以有效利用缺损的雷达回波数据，解决了因数据缺损造成成像质量下降的问题。目前压缩感知中常用的高斯或伯努利等随机测量矩阵独立随机元数目过多，存储空间过大，从而导致硬件实现成本过高。所构造的稀疏带状测量矩阵，通过将测量矩阵进行带状循环移位置零稀疏化，可大幅减少测量矩阵中非零元素数目，降低系统采样要求，节约硬件实现成本，使得压缩感知ISAR成像工程化更容易实现。最后通过仿真和微波暗室实验数据验证了点目标模型下稀疏带状测量矩阵进行ISAR成像的可行性和有效性。
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