针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题,提出了一种基于加权l1范数优化的高分辨成像算法.首先,假设各像元稀疏非同分布,利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l1范数约束问题,建立成像模型;然后,利用柯西-牛顿算法进行加权l1范数约束最优化问题的求解,实现目标图像重构.由于假设各像元独立非同分布,故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性,提高了成像质量.最后,仿真实验验证了算法的有效性和优越性.
双基地逆合成孔径雷达 稀疏孔径 加权l1范数 压缩感知 优化理论