基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

来源：电子与信息学报杂志2016年第10期北京时间：

作者：陈一畅, 张群, 杨婷, 罗迎

单位：1.(空军工程大学信息与导航学院 西安 710077) ②(复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室 上海 200433) ③(空军预警学院黄陂士官学校 武汉 430000) ④(中国人民解放军95133部队 武汉 430000)

摘要：近年来，基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中，对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源，多重测量向量(Multiple Measurement Vectors, MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector, SMV)模型的重构性能。然而，在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景，SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构，这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾，提出一种改进的MMV模型。在该模型下，各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同，而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集，可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。

关键词：合成孔径雷达, 稀疏恢复, 多重测量向量模型, 距离徙动

基金资助：国家自然科学基金(61471386)，中国博士后基金(2015M570815)，陕西省统筹创新工程-特色产业创新链项目(2015KTTSGY04-06)