邓理康 张双辉张 弛 刘永祥

(国防科技大学电子科学学院 长沙 410073)

1 引言

逆合成孔径雷达(Inverse Syntheic Aperture Radar,ISAR)可以生成目标的二维图像，通常用于目标识别和分类[1,2]。与二维图像相比，三维图像能够获得更多的目标信息，更便于目标识别。因此，近年来得到了越来越多学者的关注。文献[3]研究了干涉逆合成孔径雷达(Interferometric Inverse Synthetic Aperture Radar,InISAR)技术提取目标三维特征，但是需要面临复杂的运动补偿问题。文献[4]提出了多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)的三维成像方法，该方法采用十字交叉阵列分别获得2个维度的分辨，发射宽带雷达信号获得距离分辨，因此可以在单次快拍下获得三维图像从而避免了运动补偿。但是需要的阵元数量大，硬件成本高。文献[5]采用窄带MIMO雷达获得三维图像，阵型采用接收面阵和发射线阵的设计，发射窄带信号对目标进行单次快拍成像。但是为了获得高分辨的三维图像，需要的阵元数较多。文献[6]将ISAR技术与MIMO雷达相结合，在有限成像时间内，能够提高图像分辨率，并且用时间采样替代空间采样，降低了硬件成本。但是以上方法面临的共同特点就是需处理的数据量大，实现的硬件成本高，因此需要一种通过有限数据和硬件就能得到高分辨图像的方法。

压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论[7–8]利用图像的稀疏性，用少量采样数据就能恢复出高分辨图像。因此，在图像处理领域获得了广泛应用。文献[9]利用克罗内克压缩感知(Kronecker Compressed Sensing,KCS)方法构建感知矩阵，并将多维信号转化为一维向量，从而实现了从多维CS到一维CS的转换。……