压缩感知在分布式雷达宽带合成中的应用研究

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• 英文论文题名：Research on the application of compressed sensing in distributed radar wide-band synthesis
• 论文作者：蒋铁珍 ; 杨志远 ; 庞龙斌
• 英文论文作者：Jiang Tiezhen ; Yang Zhiyuan ; Pang Longbin ; School of Electronics and Information Engineering ; Anhui University
• 年：2017
• 作者机构：安徽大学电子信息工程学院;
• 论文关键词：高分辨率图像 ; 分布式雷达 ; 压缩感知 ; 宽带合成
• 英文论文关键词：high resolution images ; distributed radar ; compressed sensing ; wide-band synthesis
• 会议召开时间：2017-05-08
• 会议录名称：2017年全国微波毫米波会议论文集（中册）
• 英文会议录名称：Proceedings of 2017 National Conference on Microwave and Millimeter Waves(NCMMW2017)
• 语种：中文
• 分类号：TN958
• 学会代码：ZDWB
• 会议名称：2017年全国微波毫米波会议
• 会议地点：中国浙江杭州
• 主办单位：中国电子学会
• 学会名称：中国电子学会微波分会
• 页数：4
• 文件大小：1055k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

高分辨率图像的成像要素主要是孔径和信号带宽。传统合成孔径雷达和步进频雷达考虑"相对运动产生的虚拟孔径"或"合成信号带宽"信息,存在硬件复杂和持续时间长的缺点,多载频多输入多输出雷达可同时发射多载频信号,但未能解决系统硬件复杂的缺陷。本文通过分析比较合成孔径雷达成像、步进频雷达、多载频多输入多输出雷达的硬件和计算量,提出应用压缩感知来实现分布式雷达的宽带合成,通过仿真分析验证了压缩感知在分布式雷达宽带合成中的应用可行性。
The imaging elements of high resolution images are aperture and signal bandwidth. Traditional synthetic aperture radar(SAR or ISAR) and stepped frequency radar consider "virtual aperture produced by relative motion" or "synthetic signal bandwidth", which has the disadvantages of complex hardware and long duration. Frequency diversion multiple input multiple output(MIMO) radar can transmit multiple carrier signal at the same time, but fail to solve the defect of complex hardware system. This paper firstly analyzes and compares the hardware and computation of synthetic aperture radar, step frequency radar, multiple carrier MIMO radar. The application of compressed sensing(CS) to realize wide-band synthesis of distributed radar is proposed. Simulation results demonstrate the feasibility of the application of compressed sensing in distributed radar wide-band synthesis.

引文

1李少东,裴文炯,杨军,胡国旗,贝叶斯模型下的OMP重构算法及应用,系统工程与电子技术,2015,37(2),pp:246‐252.
    2 Ning Zhang,Jun Tang,Xiaowei Tang,ISAR Imaging via OMP Combined with Bayesian Information Criterion,2014,14(8),pp:1170‐1173.
    3 Gang Xu,Mengdao Xing,High‐Resolution Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging and Scaling With Sparse Aperture,IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2015,8(8),pp:4010‐4027.
    4 Jungang Y,Tian J,Xiaotao H,Thompson J,Zhimin Z.Sparse MIMO array forward‐looking GPR imaging based on compressed sensing in clutter environment.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2014,52(7),pp:4480‐4494.
    5蒋铁珍,廖同庆,分布式雷达抗主瓣干扰方法研究,中国电子科学研究院学报,2015,10(4),pp:389‐395.
    6 Michael Elad,曹铁勇等译,稀疏与冗余表示:理论及其在信号与图像处理中的应用,北京:国防工业出版社,2015.