分布式压缩感知雷达成像技术研究

分布式雷达成像是当前高分辨成像领域的研究热点和难点，该技术可以广泛应用到分布式小卫星、分布式（逆）合成孔径雷达成像及分布式动目标检测等领域。本项目针对分布式雷达成像系统的分辨率的提高，研究基于压缩感知（CS）理论的分布式成像雷达时域信号的稀疏构造和空域拓展的理论方法和关键技术，旨在通过最少的硬件资源获得全空域最多的目标信息，从而获得距离域和方位域的高分辨成像效果。主要研究内容有：1）构造具有稀疏特性的宽带正交多通道雷达成像信号；2）含有噪声及干扰情况下的多通道信号的有效恢复；3）空域最优稀疏阵列分布、虚拟孔径扩展及二维高分辨成像研究。本项目涉及CS在多通道信号稀疏表示与恢复的基本方法和基本理论，需要从新的角度研究新的问题，具有前瞻性和挑战性，也具有重要的理论意义和广泛的应用价值。本项目预期在理论上有所突破，技术上有所创新，为新一代分布式雷达成像系统二维高分辨距离像的提高奠定理论和技术基础。

申请人在过去三年的研究中认真深入的分析了分布式雷达成像提高成像质量的诸多方法，并结合压缩感知理论在雷达二维成像上展开了应用工作，其中重点针对回波信号中复杂噪声背景下成像目标信息的挖掘开展了一定工作，并最终在一定程度上实现了对高背景噪声的抑制，实现了成像分辨率指标的提升。具体研究工作如下：1）针对高分辨率成像指标提升问题，提出了有限阵列孔径下高分辨率参量估计模型，该研究成果发表在IEEE Trans. On Aerospace and Electronic System杂志；2）针对多通道信号稀疏分解的基础理论问题，提出了适用于多发多收分布式体制下信号的稀疏表示模型，该研究成果已被IET Signal Processing杂志录用；3）针对子孔径下高分辨率成像问题，提出了基于广义柯西分布的高分辨率雷达成像模型，并通过实测数据获得了理论验证，该研究成果发表在Signal Processing杂志；4）结合分布式体质下高分辨率成像问题，构建了单双基地下基于稀疏理论的高分辨成像模型，该研究成果已被IET Radar Sonar & Navigation杂志录用；5）针对分布式体质下成像建模中参量的高精度估计问题，提出了联合空-频域处理的分布式多通道建模方法，该研究成果发表在china science杂志；6）针对成像过程中方位维采样的有效降维问题，提出了适用于高分辨率目标成像的随机采样模式，该研究成果发表在航空学报杂志。7）针对空域分辨率提升问题，提出了基于加权范数约束的成像建模方法，该研究成果发表在国际雷达年会上。回顾项目初期设定的研究计划与预期研究成果，申请人在过去三年的研究中发表及录用学术论文共17篇，SCI源6篇，会议论文3篇。申请专利3项，授权1项。申请人经过三年的研究发现，虽然在分布式成像方面取得了一定的研究成绩，但是随着研究的不断深入，申请人逐渐发现自己在该研究领域尚有很大的不足，研究内容中仍存在很多问题欲待解决，申请人希望能在未来的研究中取得更深入的研究进展。