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Novel imaging methods of stepped frequency radar based on compressed sensing

Journal of Systems Engineering and Electronics 2012年第1期23卷 47-56页

作者： Jihong Liu Shaokun Xu Xunzhang Gao Xiang Li Institute of Space Electronic Technology School of Electronic Science and Engineering National University of Defense Technology Changsha 410073 P. R. China

The theory of compressed sensing （CS） provides a new chance to reduce the data acquisition time and improve the data usage factor of the stepped frequency radar system. In light of the sparsity of radar target reflectivity, two imaging methods based on CS, termed the CS-based 2D joint imaging algorithm and the CS-based 2D decoupled imaging algorithm, are proposed. These methods incorporate the coherent mixing operation into the sparse dictionary, and take random measurements in both range and azimuth directions to get high resolution radar images, thus can remarkably reduce the data rate and simplify the hardware design of the radar system while maintaining imaging quality. Ex- periments from both simulated data and measured data in the anechoic chamber show that the proposed imaging methods can get more focused images than the traditional fast Fourier trans- form method. Wherein the joint algorithm has stronger robustness and can provide clearer inverse synthetic aperture radar images, while the decoupled algorithm is computationally more efficient but has slightly degraded imaging quality, which can be improved by increasing measurements or using a robuster recovery algorithm nevertheless.

关键词： radar imaging compressed sensing (CS) stepped frequency random sampling.

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