摘要：基于压缩感知（CS）理论的稀疏线性调频步进信号（SFCS）逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能够从少量观测数据中高概率重构出目标像,其中,观测矩阵的优化设计是提高成像质量和减少观测数据量的有效途径。然而,现有的观测矩阵优化设计研究通常没有考虑目标特征信息的有效利用,对目标的自适应能力不足。因此,该文在充分利用目标特征信息的基础上,结合稀疏SFCS信号的实际物理观测过程,提出一种ISAR成像观测矩阵自适应优化方法。该方法首先建立参数化稀疏表征成像模型以解决稀疏SFCS信号多普勒敏感问题,在此基础上,以在达到成像质量要求条件下使用最少观测数据量获得最优成像结果为目标对观测矩阵进行自适应优化设计,最终能够利用最少的数据量获得满意的目标成像结果。仿真实验验证了该算法的有效性。

关键词：观测矩阵优化 参数化稀疏表征 稀疏线性调频步进信号 

单位：空军工程大学信息与导航学院; 西安710077; 信息感知技术协同创新中心; 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