基于AM-LFM与BOMP的ISAR成像算法*

卢丁丁 ，张智军 ，杨博楠 ，马 赢 ，2，肖冰松

（1.空军工程大学航空航天工程学院，西安 710038；2.解放军95662部队，拉萨 850000）

0 引言

逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）微动目标成像具有成像时间内目标姿态不断变化的特点，姿态不断运动引起微动目标的多普勒频率和成像平面的不断变化［1-4］，会对微动目标的成像造成散焦，使得传统成像方法难以获得目标清晰像。微多普勒信号的频谱将随时间在一个较大范围内变化，因而目标的微多普勒效应可能会遮挡目标的大部分主体部分的图像，即在成像过程中会污染目标主体部分的成像，使得目标难以被识别出来［5-6］。针对含微动目标的稀疏孔径ISAR成像问题，文献［7］提出了一种基于 Chirplet［8］变换和 CS重构的含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像算法（以下简称Chirplet-CS算法）。该算法在Chirplet基下，将目标回波信号展开为函数加权的形式，通过微动目标回波中主体部分和旋转微动部分在Chirplet基下的差异性，将分别分离出目标主体部分的信号和微动部分的信号，再引入CS理论，利用微动目标的方位向回波在频域具有的稀疏性进行目标主体部分的稀疏成像。

基于Chirplet分解和CS微动目标稀疏孔径成像算法，对含微动运动的目标进行ISAR成像取得了较好的成像效果。但该算法存在两个方面的不足，一是算法使用的Chirplet函数分解，Chirplet分解存在运算量大的缺点；二是在缺少先验信号稀疏度信息的条件下，为不丢失信号，正交匹配追踪［9-12］（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）重构算法需要预设一个比稀疏度真值大得多的算法支撑集，这会导致算法重构结果的稀疏度高于真实值，加剧了算法的计算量，并且会分散真实信号能量，使得重构精度与鲁棒性变差。……