(桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004)

0 引言

在过去数十年中,随着应用于国防、救灾、医疗等领域的设备与相关技术的需求不断增强,实用性探测雷达成像技术得到一定的发展,一些针对回波数据逆问题求解的成像算法也应运而生。其中一类利用时域数据的重构算法,例如时延求和、时间反转镜等算法,由于具有较为直观的可视性、原理简单等特点,因此具有一定的研究价值,但是此类方法通常存在重复运算较多、分辨率较差、无法反映目标外形、重构结果存在多重解、数据容易受到复杂场景结构布局和杂波干扰等弊端。而在另一类利用频域数据的算法中,一种由Colton等提出的频域线性采样法(LSM)[1]得到了广泛的关注,该方法通过构造一个可以区分采样点是否属于散射体内部的指示函数,对回波数据进行逆问题求解,该方法可以在先验信息较少的情况下对散射目标进行成像重构,因此具有很高的实用价值。随后一系列基于该算法的改进方法得到了研究和验证。例如,Nakamura等利用LSM求解热导体边界逆问题[2];Audibert等提出一种利用LSM结合部分确知散射体外形特征的数学模型求解逆问题的方法[3];Bazán等提出一种改进的最大间距准则并结合LSM方法求解逆问题[4];Erramshetty等提出一种利用LSM求解混合边界特性散射体外形的方案[5]。尽管频域线性采样法有较好的边界重构效果,但相较于时域数据,频域数据运算通常只能针对单一频点或多频点分别运算后叠加,而待测场景整体信息分布在各个频点中,单独某个频点数据包含的信息分量较少,因此需要大量观测角度下的数据作为支撑。……