第２４卷第１期空军工程大学学报Ｖｏｌ．２４Ｎｏ．１２０２３年２月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＩＲＦＯＲＣＥＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＦｅｂ．２０２３收稿日期：２０２２－０９－２０基金项目：国家自然科学基金（６１９０１５１４）作者简介：陈一畅（１９８８－），男，湖南永定人，副教授，博士，研究方向为ＳＡＲ稀疏成像、雷达目标识别等。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｙｃ＿２００７＠１６３．ｃｏｍ引用格式：陈一畅，刘奇勇，朱振波，等．基于３Ｄ－ＯＭＰ算法的ＳＡＲ动目标成像方法［Ｊ］．空军工程大学学报，２０２３，２４（１）：３２－３７．ＣＨＥＮＹｉｃｈａｎｇ，ＬＩＵＱｉｙｏｎｇ，ＺＨＵＺｈｅｎｂｏ，ｅｔａｌ．ＡＳＡＲＭｏｖｉｎｇＴａｒｇｅｔＩｍａｇｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎ３－ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＭａｔｃｈｉｎｇＰｕｒｓｕｉｔＡｌ－ｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２３，２４（１）：３２－３７．基于３Ｄ－ＯＭＰ算法的ＳＡＲ动目标成像方法陈一畅１，刘奇勇２，朱振波１，孙永健１，周乐１（１．空军预警学院预警技术系，武汉，４３００１９；２．空军预警学院信息对抗系，武汉，４３００１９）摘要针对稀疏场景下的ＳＡＲ动目标成像问题展开研究，提出一种基于三维正交匹配追踪（３Ｄ－ＯＭＰ）算法的稀疏成像方法。首先对成像区域进行网格划分，然后以运动目标的二维速度作为动态参数构建三维稀疏字典矩阵，即参数化稀疏表征。在算法迭代过程中，通过计算回波数据矩阵与三维稀疏字典矩阵各层之间的相关度筛选出信号的支撑集。最后利用最小二乘准则，计算出支撑集下目标场景的稀疏表征系数。该３Ｄ－ＯＭＰ算法是经典ＯＭＰ算法的改进与拓展，因此继承了ＯＭＰ算法计算复杂度低、信号稀疏特征增强明显的优势，同时具备了重构ＳＡＲ动目标图像的能力。仿真实验结果验证了该ＳＡＲ动目标成像方法的有效性。关键词合成孔径雷达动目标成像；参数化稀疏表征；三维正交匹配追踪算法；稀疏重构ＤＯＩ１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９７－１９１５．２０２３．０１．００５中图分类号ＴＮ９５７文献标志码Ａ文章编号２０９７－１９１５（２０２３）０１－００３２－０６ＡＳＡＲＭｏｖｉｎｇＴａｒｇｅｔＩｍａｇｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎ３－ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＯｒｔｈｏｇｏｎ...
