摘要
本发明公开了一种合成孔径辅助的多通道雷达前视学习成像方法,首先获取待成像区域的回波数据,对获取的数据进行距离向脉冲压缩,再对脉压后的回波数据使用合成孔径辅助的深度展开迭代收缩阈值算法ISTA网络成像,即在实孔径维度将成像问题转化为目标散射系数的估计问题,利用深度展开的ISTA网络求解目标函数,再对合成孔径维度使用反向投影BP算法进行方位聚焦,然后将合成孔径维度结果与ISTA网络结果进行融合处理,得到无左右模糊超分辨成像结果。本发明的方法克服了单基雷达前视成像左右模糊和分辨率低的问题,实现多通道雷达前视高分辨率成像,且通过深度学习自适应确定参数,省去人为设定参数步骤,提高效率的同时克服了信噪比敏感的问题。