系统工程与电子技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (9): 2439-2447.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.09.09

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基于交替下降条件梯度的前视成像

息荣艳, 黄天耀*, 张广滨, 王磊, 刘一民   

  1. 清华大学电子工程系, 北京 100084
  • 收稿日期:2021-01-07 出版日期:2021-08-20 发布日期:2021-08-26
  • 通讯作者: 黄天耀
  • 作者简介:息荣艳(1995—), 女, 博士研究生, 主要研究方向为超宽带前视成像、雷达信号处理|黄天耀(1989—), 男, 助理研究员, 博士, 主要研究方向为雷达信号处理、通信雷达一体化、压缩感知|张广滨(1996—), 男, 博士研究生, 主要研究方向为分布式雷达信号处理、压缩感知|王磊(1991—), 男, 助理研究员, 博士, 主要研究方向为雷达抗干扰、雷达信号处理|刘一民(1983—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为雷达系统、雷达抗干扰、一体化系统、智能交通、智能感知、统计信号处理
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61801258)

Forward-looking imaging based on alternating descent conditional gradient

Rongyan XI, Tianyao HUANG*, Guangbin ZHANG, Lei WANG, Yimin LIU   

  1. Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
  • Received:2021-01-07 Online:2021-08-20 Published:2021-08-26
  • Contact: Tianyao HUANG

摘要:

基于网格的压缩感知(compressive sensing, CS)算法存在格点失配问题, 在分辨力不足的情况下容易产生伪影。而无网格的CS算法常用于二维谐波估计问题, 不适用于存在交叉项等复杂信号模型。对此, 提出一种基于交替下降条件梯度的前视成像算法。所提算法每次迭代首先获得散射点参数的粗估计, 并更新参数集合, 然后对更新的参数集合进行梯度下降, 获得参数集合的精细估计, 实现了在复杂信号模型下连续参数的二维高分辨成像。仿真实验说明了所提算法的优越性与有效性。

关键词: 前视成像, 连续值频率恢复, 交替下降条件梯度, 稀疏

Abstract:

The grid-based compressive sensing (CS) algorithm suffers from grid mismatch and is prone to artifacts in the case of insufficient resolution. The gridless CS algorithm is commonly used in two-dimensional harmonic estimation problems and is not suitable for complex signal models such as cross terms. In this regard, an alternating descent conditional gradient forward-looking imaging algorithm is proposed. The proposed algorithm firstly obtains a coarse estimate of the scattering point parameters with each iteration, and updates the parameter set. And then, the proposed algorithm performs gradient descent on the updated parameter set to obtain a fine estimate of the parameter set, realizing two-dimensional high-resolution imaging with continuous parameters under complex signal models. Simulation experiments illustrate the superiority and effectiveness of the proposed algorithm.

Key words: forward-looking imaging, continuous-valued frequency recovery, alternating descent conditional gradient (ADCG), sparsity

中图分类号: