基于稀疏和低秩先验的雷达前视超分辨成像方法唐军奎刘峥*冉磊*谢荣秦基凯(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071)摘要：在精确制导、自主着陆、地形测绘等多种领域，雷达前视成像至关重要。传统的基于实波束扫描的前视成像方法受到实际雷达孔径约束难以获得高分辨图像。与整个成像场景相比，感兴趣目标通常只占一小部分区域，这种稀疏性使得压缩感知(CS)可以应用于高分辨率前视图像重建。然而，雷达回波中的强噪声影响了基于CS方法生成图像质量。受到最终生成图像具有低秩特性的启发，该文建立了一种联合低秩和稀疏特性的前视超分辨成像模型。为了有效地解决所提模型中的双重约束优化问题，提出了一种在交替方向乘子法(ADMM)框架下基于增广拉格朗日乘子(ALM)的前视图像重构方法。仿真和实测数据实验结果表明，所提方法能够有效提高雷达前视成像的方位分辨率，并且具有较强噪声鲁棒性。关键词：前视成像；超分辨成像；压缩感知(CS)；低秩和稀疏特性；增广拉格朗日乘子(ALM)；交替方向乘子法(ADMM)中图分类号：TN95文献标识码：A文章编号：2095-283X(2023)02-0332-11DOI:10.12000/JR22199引用格式：唐军奎,刘峥,冉磊,等.基于稀疏和低秩先验的雷达前视超分辨成像方法[J].雷达学报,2023,12(2):332–342.doi:10.12000/JR22199.Referenceformat:TANGJunkui,LIUZheng,RANLei,etal.Radarforward-lookingsuper-resolutionimagingmethodbasedonsparseandlow-rankpriors[J].JournalofRadars,2023,12(2):332–342.doi:10.12000/JR22199.RadarForward-lookingSuper-resolutionImagingMethodBasedonSparseandLow-rankPriorsTANGJunkuiLIUZheng*RANLei*XIERongQINJikai(NationalLaboratoryofRadarSignalProcessing,XidianUniversity,Xi’an710071,China)Abstract:Radarforward-lookingimagingisimportantinmanyfields,suchasprecisionguidance,autonomouslanding,andterrainmapping.Duetotheconstraintsofactualradaraperture,obtaininghigh-resolutionimagesusingthetraditionalforward-lookingimagingmethodbasedonrealbeamscanningischallenging.Comparedwiththeentireimagingscene,theobjectsofinterestusuallyoccupyonlyasmallpartofthearea.ThissparsityenablestheuseofCompressedSensing(CS)toreconstructhigh-resolutionforward-lookingimages.However,thehighnoiseintheradarechoaffectsthequalityoftheimagegeneratedbythecompressedsen...
