李潇飞,唐意东

(1.空军工程大学 航空工程学院，陕西 西安 710038；2.中国人民解放军95607部队，四川 成都 610066)

0 引言

近年来，随着窄带滤光技术和成像光谱技术的快速发展[1-2]，光谱成像已经成为发展天基预警卫星新型探测手段的重要方向[3]。光谱图像包含探测场景的空间信息和光谱信息，具有“图谱合一”的特点[4]，能够提供丰富详细的物质类别信息，能有效提升天基预警卫星的探测性能，但其庞大的数据量也往往给数据采集和实时处理带来巨大挑战[5]。

面对不断提高的空间分辨率和光谱分辨率，基于压缩感知理论[6-8]的光谱图像压缩采样和解码重构，为更加高效地实现数据采集提供了有效途径。然而，在信号检测、分类、估计和滤波等统计推理任务中，数据采样的最终目的是进行检测或分类决策，信号的精确重构有时十分困难且并非必要，因此可以考虑直接基于压缩采样数据开展相关应用[9-16]，以进一步提高数据处理效率。此时，由于压缩采样矩阵满足约束等距条件[17]，信号被投影到低维空间，不同样本之间的距离减小，加性噪声的干扰被放大，压缩采样数据的应用精度将受到极大影响。

针对这一问题，本文将压缩信号处理(compressive signal processing，CSP)理论[18]引入光谱图像目标检测，根据先验稀疏模型中待测信号能量分布较集中，噪声能量分布较分散的特点，利用待测信号稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵，提出一种基于稀疏模型先验知识的压缩采样检测方法，并对其检测性能进行了分析。……