研究目的
为恢复超宽带合成孔径雷达成像中因射频频谱限制导致的缺失频谱信息，实现在频谱拥挤环境下的高质量成像与目标识别。
研究成果
所提出的稀疏驱动光谱恢复框架能有效重建缺失的光谱数据，提升合成孔径雷达图像质量和区分性能，在某些情况下增益高达46分贝，即使缺失高达70%的带宽仍能保持高精度。
研究不足
该方法假设雷达信号具有稀疏性，这在非稀疏场景中可能不成立。采用ADMM等算法时计算复杂度会增加。实际中的射频干扰和硬件限制问题未予考虑。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 频谱受限环境下的超宽带雷达信号恢复
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 频谱受限环境下的超宽带雷达信号恢复
DOI：10.1109/ICIP.2018.8451480
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
本文提出了一种新颖技术，用于恢复超宽带（UWB）合成孔径雷达（SAR）成像中因射频频谱限制而缺失的频谱信息。我们解决了UWB雷达成像中的一个关键问题：当地频率管理机构指定的保留频段内禁止雷达发射。我们将该问题建模为压缩感知框架——通过步进频实现方式，在非相干频域采集每个孔径处时间稀疏的接收雷达信号。利用计算获得的多种目标与杂波物体在所有观测视角下的电磁（EM）有限差分时域（FDTD）数据，我们证明该技术即使面对大量频段缺失的情况，仍能成功重建目标的关键信息。
作者：
Lam H. Nguyen，Trac D. Tran
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