[论文解读] Compressive Radar with Off-Grid and Extended Targets

Albert Fannjiang, Hsiao-Chieh Tseng|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2012

Microwave Imaging and Scattering Analysis参考文献 28被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于啁啾信号的单站和聚束SAR成像压缩感知（CS）方法，引入了一种非网格目标校正技术以提升分辨率。通过相干性和限制等距性质建立了性能保证，并为带宽受限条件下的成像提供了优化采样策略。

ABSTRACT

Abstract. Compressed sensing (CS) schemes are proposed for monostatic as well as synthetic aperture radar (SAR) imaging with chirps. In particular, a simple method is developed to improve performance with off-grid targets. Tomographic formulation of spotlight SAR is analyzed by CS methods with several bases and under various bandwidth constraints. Performance guarantees are established via coherence bound and the restricted isometry property. CS analysis provides a fresh and clear perspective on how to optimize temporal and angular samplings for spotlight SAR. 1.

研究动机与目标

• 解决在压缩感知框架中雷达目标与预定义网格不匹配所带来的成像挑战。
• 通过考虑非网格目标位置和扩展目标结构，提升聚束SAR的成像精度。
• 在不同带宽约束下，分析使用多种基函数的CS方法在层析SAR成像中的应用。
• 基于相干性界限和限制等距性质（RIP），为基于CS的雷达成像建立理论性能保证。
• 通过基于CS的分析框架，优化聚束SAR中的时间和角度采样策略。

提出的方法

• 将聚束SAR成像建模为基于层析表示的压缩感知问题。
• 在CS框架中应用多种信号基函数，以表示扩展和非网格目标。
• 提出一种简单的非网格校正方法，以减轻目标与网格错位引起的定位误差。
• 利用相干性界限和限制等距性质（RIP）推导重建的理论性能保证。
• 基于CS分析优化时间和角度采样模式，以在带宽受限条件下提升成像质量。
• 使用基于CS的理论工具分析带宽约束对成像性能的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 当目标与网格不匹配（即非网格目标）时，如何调整压缩感知以提升雷达成像性能？
• RQ2 使用不同信号基函数对SAR成像中扩展目标的重建质量有何影响？
• RQ3 带宽限制如何影响基于CS的SAR成像性能？在这些约束下如何优化采样？
• RQ4 如何基于相干性和限制等距性质为基于CS的雷达成像建立理论性能保证？
• RQ5 如何通过CS方法优化时间和角度采样策略，以在聚束SAR中提升成像分辨率？

主要发现

• 所提出的非网格校正方法能有效提升压缩感知雷达系统中与网格不匹配目标的成像精度。
• 通过相干性界限和限制等距性质（RIP）建立了理论性能保证，确保了信号恢复的稳定性和鲁棒性。
• CS公式中引入多种基函数可更优地表示扩展目标，从而提升重建保真度。
• 带宽限制显著影响成像性能，但基于CS分析导出的优化采样模式可有效缓解这些限制。
• 基于CS的框架为聚束SAR中的时间和角度采样优化提供了清晰且系统化的方法。
• 采用CS的聚束SAR层析表示为雷达成像优化提供了全新的分析视角。