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| 在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中，传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题，在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法，可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先，建立ISAR稀疏孔径成像信号模型，根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次，通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质，作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后，通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法，可以避免过完备基的假设，有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析，进一步验证了所提算法的有效性。 |
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(1.State Key Laboratory of Millimeter Waves， Southeast University， Nanjing 210096， Jiangsu， China;2.China Academy of Space Technology， Beijing 100098， China;3.Shanghai Radio Equipment Research Institute， Shanghai 201109， China)
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