科学研究设想
第二次世界大战中产生了雷达，由于雷达能够全天侯、全天时、远距离地对目标进行检测和定位，自它问世以来就成为人类对周围环境进行探测的重要工具。随着雷达技术的不断发展和人们对高分辨雷达的迫切需求，以宽带微波技术和先进信号处理技术为基础的成像雷达应运而生。
成像雷达通过对接收的宽带回波信号进行脉冲压缩获得距离向高分辨；利用目标和雷达间的相对运动形成一个很大的合成天线孔径，从而实现方位向多普勒高分辨。采用合成孔径对目标成像的雷达可以分为两种：如果雷达移动，目标固定不动，则为合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）；反之，若雷达固定不动，目标移动，则为逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）。由于ISAR具有对非合作运动目标的高分辨二维成像能力，在战略防御、反卫星、战术武器以及雷达天文学方面都有重要的应用价值，因此一直是国内外雷达成像的重点研究方向之一。然而，传统的ISAR二维成像技术存在一定的缺陷。一方面，ISAR图像是三维目标的等效散射中心在成像平面上的投影图像，其横向坐标反映的是目标散射点的多普勒分布，这与光学投影像的几何关系并不一致；另一方面，当成像过程中目标存在复杂的运动时，ISAR二维成像的投影平面以及横向多普勒分布会随着目标的机动和姿态的变化而显著不同，从而在很大程度上限制了ISAR二维成像的目标识别能力。
近年来，一种结合干涉技术和ISAR二维分辨技术的干涉逆合成孔径雷达(Interferometri ISAR,In ISAR)三维成像方法受到了人们的重视。该方法的主要思想来自于干涉合成孔径雷达(Interferometric SAR，In SAR)，能够通过成一定视角差的多幅 ISAR 复图像间的干涉处理，恢复出目标散射中心的真实三维位置。In ISAR 通常利用多天线结构分别对垂直于雷达视距方向的两个正交维度进行干涉处理，形成非合作运动目标的三维图像。由于 In ISAR 所获得的三维图像不再依赖于传统 ISAR 的横向多普勒分布形式，而是直接与目标的物理尺寸相一致，能够反映出雷达目标不受运动特性影响的特征信息，因此成为提高目标识别能力的一种极为有效的技术途径。
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目前In ISAR 三维成像技术方兴未艾，获得高分辨率的In ISAR三维成像具有很强的实际应用意义。高分辨率的ISAR图像是In ISAR三维成像的基础，而且分辨率是衡量雷达图像质量最重要的指标之一。因此，提高图像分辨率是雷达成像技术发展的主要目标之一。高分辨率雷达图像通常需要大的信号带宽和长的成像时间才能实现，然而这会导致系统数据量的剧增，而数据量的增加给雷达成像系统的信号处理能力特别是实时信号处理能力提出了更高的要求，也给相应的硬件设备带来了极大的挑战。寻找新的数据采集、处理方法成为高分辨率雷达成像的一种迫切需要。
近年来，Donoho、Candes和Tao等人提出的压缩感知(Compressive Sensing，CS)[30-33]理论是一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集、编解码理论。该理论指出，当信号具有稀疏性或可压缩性时，通过求解一个非线性最优化问题，可以依靠以远低于Nyquist率的方式所采集到的信号测量值实现对信号的准确或近似重构。雷达成像是利用雷达系统接收到的目标回波信号获得目标反射特性的空间分布，因此雷达成像过程本质上就是利用回波信号重建目标表示的过程。对雷达目标电磁散射特性的研究结果表明在高频区，雷达目标回波可看作是多个散射中心回波的合成。因此雷达目标回波信号的这种构成特点能够满足压缩感知理论对信号稀疏性的要求，压缩感知理论是能够应用于雷达成像中的。国内外学者和科研机构陆续展开了压缩感知理论应用于雷达成像的研究工作，相关的工作已经取得了一定的进展。由于压缩感知理论中的非相关测量过程能够有效地降低雷达成像系统的原始数据率，解决系统中超大数据量的采集、存储与传输问题，这将给高分辨率雷达成像带来巨大变革。
国内外现有的研究工作为压缩感知在高分辨率雷达成像中的应用打下了基础，但还没有针对压缩感知雷达成像理论进行系统性研究，也没能在此基础上给出实用化的成像算法。我将基于压缩感知的高分辨率雷达成像理论与算法作为研究内容，将压缩感知理论与高分辨率雷达成像算法相结合，围绕着成像数据获取方法、成像信号处理方法和压缩感知在宽带雷达成像中的应用等紧密联系而侧重不同的三个方面展开研究。研究进度如下：
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第一，查阅文献，了解高分辨率雷达成像系统的重要意义和压缩感知技术在降低高分辨率雷达成像系统数据率的应用前景；研究学习雷达成像技术的发展历史，重点熟悉近几年来压缩感知雷达成像研究的发展情况；
第二，学习研究脉冲压缩理论，为雷达信号稀疏性分析和成像数据获取方法研究打牢基础。
第三，对雷达二维成像和 In ISAR 三维成像技术进行研究，为压缩感知雷达成像算法研究提供相关的理论基础。
第四，主要针对压缩感知理论中的数据获取方法和稀疏重建算法进行研究。
最后，针对压缩感知理论在雷达成像中的应用进行研究。在一维成像方面，首先通过分析雷达回波和脉冲压缩输出之间的映射关系，分别构建了适用于匹配滤波模式和去斜模式的雷达回波信号稀疏基，提出了相应的成像数据获取方法和具有保相性的压缩感知脉冲压缩算法，然后通过对仿真数据和实测数据的处理，对比了传统脉冲压缩方法与压缩感知脉冲压缩方法的性能。在二维成像方面，首先通过分析 ISAR 在方位向处理的方法，提出了方位向稀疏处理算法；然后将距离向的压缩感知脉冲压缩算法与传统的方位向处理方法相结合，一起构成了压缩感知二维雷达成像信号处理算法；通过对仿真数据和实测数据的处理，对比了传统二维雷达成像算法与压缩感知二维雷达成像算法的性能。在三维成像方面，将压缩感知雷达二维成像方法应用到 In ISAR 三维成像信号处理方法相结合，提出了压缩感知 In ISAR 三维成像方法，通过对仿真数据的处理验证该方法的有效性。
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