基于压缩感知重构的目标RCS成像诊断

在目标近场散射特性的研究中,通常采用从目标的二维图像中反演RCS的方法,因此毫米波全息成像直接决定了目标RCS的准确性。现下大多采用以傅里叶变换为理论基础的成像算法处理目标的散射回波信号,然而该算法采样点数过多,需要加窗或变迹滤波来抑制图像旁瓣,导致过程较为复杂。由于压缩感知技术可以在去除冗余数据的基础上,利用观测矩阵和重构算法恢复出较为精确的原始图像,在效率和精度方面都能得到有效提高,因此本文将其应用到近场目标的RCS成像诊断中,通过改进的L_(1/2)迭代阈值算法建立目标的二维图像,进而反演目标的RCS,后续的仿真和实验结果验证了该算法的可行性。