逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能全天候全天时对目标进行高分辨率成像，为目标特征识别提供信息。而多输入多输出（MIMO）雷达作为一种新体制雷达，具有多个发射和接收阵元，能同时对目标进行观测，从而获取更多的目标信息，是近年来雷达领域的研究热点。为了获得高分辨率雷达图像，MIMO雷达需要处理的数据量大，需要的阵元数目多，实现的硬件成本高，因此需要一种通过有限数据和硬件就能得到高分辨图像的方法。针对该问题，国防科技大学张双辉副研究员等将MIMO雷达与ISAR成像技术相结合，开展了MIMO-ISAR稀疏成像算法的研究。受交替方向乘子法（ADMM）的启发，首先建立多维回波欠采样模型，然后利用ADMM算法解决欠采样数据的稀疏约束欠定问题。计算效率显著提高，存储消耗显著降低。与其他算法相比，本算法具有存储容量小、计算效率高、成像质量好的优点。该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“一种基于多维交替方向乘子法的多输入多输出逆合成孔径雷达成像方法”（邓理康，张双辉，张弛，刘永祥）。该文首先建立基于张量信号的压缩感知模型，然后用ADMM算法对模型进行优化，将测量矩阵分解为张量模态积，用张量元素除法替代矩阵求逆，显著减少了所需的内存和计算负担。该方法只需少量的数据采样，就能实现快速成像。基于点散射模型（图1）的仿真实验（图2、表1）和实测数据成像结果（图3、表2）表明了该方法具有计算效率高，图像质量好，鲁棒性高的优点。
图2 稀疏度为25%信噪比为0 dB不同算法所得图像
图3 信噪比为0 dB条件下不同算法实测数据成像结果
表1 不同信噪比条件下算法的数值结果
编辑：蒋文 于青
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