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基于稀疏恢复的雷达信号处理研究综述

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随着雷达目标探测需求的增加,基于压缩感知(CS)模型的稀疏恢复(SR)技术被广泛应用于雷达信号处理领域.该文首先对压缩感知的基本理论进行梳理;接着从场景稀疏以及稀疏观测两个角度介绍了雷达信号处理中的稀疏特性;然后基于稀疏特性,从空域处理、脉冲压缩、相参处理、雷达成像以及目标检测等角度概述了压缩感知技术在雷达信号处理中的应用.最后,对压缩感知技术在雷达信号处理中的应用进行了总结.
A Review of Radar Signal Processing Based on Sparse Recovery
With the growing demand for radar target detection,Sparse Recovery(SR)technology based on the Compressive Sensing(CS)model has been widely used in radar signal processing.This paper first outlines the fundamental theory of SR and then introduces the sparse characteristics in radar signal processing from the perspectives of scene sparsity and observation sparsity.Subsequently,it explores these sparse properties to provide an overview of CS applications in radar signal processing,including spatial domain processing,pulse compression,coherent processing,radar imaging,and target detection.Finally,the paper summarizes the applications of CS in radar signal processing.

Sparse Recovery(SR)Compressive Sensing(CS)Coherent processingTarget detectionRadar imaging

全英汇、吴耀君、段丽宁、徐刚、薛敏、刘智星、邢孟道

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西安电子科技大学电子工程学院 西安 710071

西安市先进遥感重点实验室 西安 710071

东南大学信息科学与工程学院毫米波全国重点实验室 南京 210096

西安电子科技大学前沿交叉研究院 西安 710071

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稀疏恢复(SR) 压缩感知(CS) 相参处理 目标检测 雷达成像

国家自然科学基金重点项目陕西省杰出青年科学基金陕西省科技创新团队项目

623310192021JC-232019TD-002

2024

雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

雷达学报

CSTPCD北大核心EI
影响因子:0.667
ISSN:2095-283X
年,卷(期):2024.13(1)
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