一种单脉冲雷达多通道解卷积前视成像方法【论文阅读】
1. 论文的研究目标与实际意义1.1 研究目标
论文旨在办理 合成孔径雷达（SAR）在前视成像中的方位分辨率降落问题。当雷达波束与平台航迹重合时，SAR的方位分辨率会急剧降落，形成 “盲区”，限制了其在导航、精确制导等领域的应用。作者提出通过 多通道解卷积（Multi-Channel Deconvolution, MCD）技能，结合单脉冲雷达的和差波束特性，提升前视成像的方位分辨率，并控制信噪比（SNR）损失。
1.2 实际问题与产业意义
实际问题：SAR在前视方向的分辨率受限，导致目标检测与辨认本领降落。
产业意义：前视高分辨率成像对无人机导航、导弹末制导等场景至关紧张。传统实孔径雷达的分辨率受限于物理天线尺寸，而SAR的盲区问题亟需突破。本文提出的方法可为毫米波导引头等实际系统提供技能支撑。
<hr> 2. 论文提出的思路、方法及模型
2.1 多通道解卷积（MCD）技能的核心思想
关键创新：利用多通道信号（如单脉冲雷达的和差波束）的互补性，将 病态单通道解卷积问题 转化为 良态多通道解卷积问题。通过设计 最优解卷积算子，从多通道信号中规复高分辨率目标信息。
2.1.1 数学模型与公式推导
[*] 单通道逆滤波的局限性
传统逆滤波公式为：
X ( ω ) = [ Y ( ω ) − N ( ω ) ] / H ( ω ) X(\omega)=\left/ H(\omega) X(ω)=/H(ω)
由于H ( ω ) H(\omega) H(ω) 带限特性，高频噪声被放大，导致解卷积效果不稳固。
[*] 多通道解卷积模型
多通道输出定义为：
y i = x ⊗ h i , i = 1 , ⋯ , m y_i = x \otimes h_i, \quad i=1,\cdots,m yi=x⊗hi,i=1,⋯,m
若通道响应{ h i } \{h_i\} { hi} 满足 强互质条件，则存在解卷积算子{ ν i } \{\nu_i\} { ν<
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