基于加权l1范数优化的双基地ISAR稀疏成像算法
来源：系统工程与电子技术杂志2021年第4期北京时间：
作者：薛东方, 朱晓秀, 胡文华, 郭宝锋, 曾慧燕
单位：陆军工程大学石家庄校区, 河北 石家庄 050003
摘要：针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题, 提出了一种基于加权l1范数优化的高分辨成像算法。首先, 假设各像元稀疏非同分布, 利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l1范数约束问题, 建立成像模型; 然后, 利用柯西-牛顿算法进行加权l1范数约束最优化问题的求解, 实现目标图像重构。由于假设各像元独立非同分布, 故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性, 提高了成像质量。最后, 仿真实验验证了算法的有效性和优越性。
关键词：双基地逆合成孔径雷达,稀疏孔径,加权l1范数,压缩感知,优化理论
基金资助：国家自然科学基金(61601496);河北省自然科学基金(F2019506031)
