针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建立目标散射系数估计的块稀疏矩阵恢复模型.然后,采用分块二维序列一阶负指数(sequential order one negative ex-ponential,SOONE)函数对目标块稀疏特征进行提取.最后,利用梯度投影算法对块稀疏矩阵范数优化问题进行求解,在欠采样条件下得到目标高质量图像.相比于传统成像算法,所提算法可以在实现对扩展目标高分辨成像的同时,降低数据采样量,且具有较高的准确性、鲁棒性和较低的运算量.仿真实验验证了所提成像算法的有效性.
多输入多输出雷达 高分辨成像 稀疏矩阵恢复 块稀疏