| 主权项 |
1.一种机动目标压缩感知ISAR成像方法，其特征在于包括下述步骤：（a）获取ISAR回波数据S，回波数据S为K×N的复矩阵，K表示距离向观测K组数据，N表示方位向观测N组数据；（b）对回波数据进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到K×N的复矩阵S<sub>d</sub>；（c）生成高斯随机矩阵Φ，其维数为M×N,M为降维测量的个数，且满足O(n*lg(N/n))≤M＜N,其中n为方位向强散射点个数，以Φ对S<sub>d</sub>做降维观测，得到M×N的矩阵<img file="FDA00002157985000011.GIF" wi="224" he="56" />（d）对N×N的单位矩阵E做Fourier变换得到N×N的矩阵Ψ＝{ψ<sub>1</sub>,ψ<sub>2</sub>,…,Ψ<sub>N</sub>}，将高斯窗函数g(t)＝exp(-αt<sup>2</sup>)加到矩阵Ψ的每一列上，其中t为慢时间，α为高斯参数，当ISAR待成像时刻为t<sub>i</sub>时，稀疏基矩阵改为：Ψ<sup>i</sup>＝{g(t-t<sub>i</sub>)ψ<sub>1</sub>,g(t-t<sub>i</sub>)ψ<sub>2</sub>,…,g(t-t<sub>i</sub>)Ψ<sub>N</sub>}；（e）按从左至右的次序对矩阵Y的每一列y<sub>k</sub>求解1范数凸优化方程：min||θ<sub>k</sub>||<sub>1</sub>s.t.y<sub>k</sub>＝ΦΨ<sup>i</sup>θ<sub>k</sub>得到θ<sub>k</sub>，将θ<sub>k</sub>按原次序组合成矩阵Θ，Θ<sup>T</sup>即为t<sub>i</sub>时刻的ISAR成像结果；（f）对其它成像时刻t<sub>j</sub>，重复步骤（d）、（e），即可实现对机动目标各时段的ISAR成像。 |
