吕明久陈文峰 徐 芳 赵 欣 杨 军

(空军预警学院 武汉 430019)

1 引言

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)系统采用具有大宽带的发射信号实现对目标的探测，高的距离分辨可以提供更为精细的目标特征。而步进频率(Stepped Frequency,SF)波形通过发射载频连续跳变的窄带子脉冲，在接收端实现大的合成宽带。因此，将步进频率波形与现代ISAR相结合，不仅可以实现高的1维距离分辨能力，对于降低系统复杂度、实现雷达多模工作方式均具有重要意义，因此众多学者对SF ISAR高分辨距离成像方法进行了广泛研究[1,2]。

当前，对SF信号的距离合成方法主要有IFFT方法、目标抽取算法以及宽带合成方法等[3]。其中，最常用的就是对接收采样信号直接进行IFFT变换。但是这类方法存在分辨率不高，在信号缺失、干扰等条件下成像效果较差等缺点[4]。将稀疏表示特别是压缩感知理论(Compressive Sensing,CS)与SF相结合，通过利用ISAR观测目标的稀疏特性，可以实现信号缺失条件下的1维高分辨成像，已成为SF距离成像研究的重要手段[5]。然而，目前基于CS的SF高分辨成像方法大都是一种离散化稀疏表示模型，均是基于目标散射点准确位于预设网格点的理想假设[6]。实际上，目标散射点分布的随机性加之ISAR成像过程中存在的距离走动现象使得网格失配问题总是存在，从而严重制约了稀疏重构性能的提升。针对这一问题，主要有以下两种解决思路：一是提高网格划分密度，使得目标最大可能落入网格点上[7]。但是这种方法不仅可能导致处理复杂度的急剧增加，相应的重构性能也会因为字典相关性的提高而严重退化。……