一种基于快速收缩迭代阈值网络的雷达高分辨成像方法

本发明公开一种基于快速收缩迭代阈值网络的雷达高分辨成像方法，应用于雷达探测与成像领域，针对雷达天线方向图的低通特性，使得该反卷积问题是一个病态问题，其频带宽度有限，直接逆滤波会导致高频噪声放大而无法获得稳定的反演结果的问题；本发明结合了迭代算法的可解释性和深度学习的优点，将快速迭代收缩阈值算法展开为深度网络，可用于解决现有扫描雷达方位角分辨率低，手工选择参数困难等问题，实现扫描雷达超分辨成像。其特点是将二维雷达数据分割成一维方位向向量，通过一维卷积充分学习其方位向数据的特征，得到快速收缩阈值算法中的最佳参数，从而有效提升雷达图像的方位向分辨率。