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 

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