典型文献
一种超宽带随机噪声压缩感知雷达成像方法
文献摘要：
超宽带随机噪声雷达具有较高的成像分辨率和较强的抗电磁干扰能力,然而其高带宽特性给信号的采集硬件带来了沉重负担,压缩感知理论的出现可以很好地解决该问题.结合合成孔径雷达成像原理,提出一种适用于超宽带随机噪声雷达的压缩感知成像算法,该算法不仅可以极大地降低系统的采样频率并且可以使用较少的数据集对场景成像,因此可以节省系统的存储空间.成像结果表明,这种基于压缩感知的成像算法,在利用较少的测量数据集时仍然具有较好的成像效果,而采用传统线性成像方法会产生严重的伪影.由于压缩感知重建算法的计算复杂性随着成像维度的增加而增大,基于压缩感知的方法在时间和内存消耗方面远高于传统线性方法,以至于无法获得大尺度场景的重建,因此采用一种近似的重构算法,该算法在极大地降低计算复杂性的同时,保持着较好的计算精度,可以实现对大尺度场景的成像,文中实现了点数为2048×2048的场景重建.
文献关键词：
超宽带随机噪声雷达;压缩感知成像;合成孔径雷达;场景成像;成像算法;性能分析
中图分类号：
作者姓名：
程蒙;王冰洁
作者机构：
太原理工大学 新型传感器与智能控制教育部重点实验室,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]程蒙;王冰洁-.一种超宽带随机噪声压缩感知雷达成像方法)[J].现代电子技术,2022(09):1-6
A类：
超宽带随机噪声雷达,场景成像
B类：
声压,成像方法,抗电磁干扰,干扰能力,高带宽,沉重负担,压缩感知理论,合合,合成孔径雷达成像,成像原理,压缩感知成像,成像算法,采样频率,存储空间,测量数据集,成像效果,法会,伪影,重建算法,计算复杂性,以至于,大尺度,重构算法,计算精度,场景重建
AB值：
0.225256
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