一种结合可学习发射模式和成像算法的联合优化SAR成像方法

本申请提出一种结合可学习发射模式和成像算法的联合优化SAR成像方法，涉及合成孔径雷达(SAR)成像领域，方法包括：将非均匀脉冲发射时刻中的随机部分作为可学习的变量，先仿真得到当前发射模式下的非均匀回波信号，再通过基于近似观测和神经网络稀疏域映射的深度展开SAR成像算法得到SAR图像，并将其作为优化目标，同时优化脉冲发射模式和成像算法中的参数，得到最优抗混叠性能的非均匀脉冲发射模式序列和相匹配的SAR成像算法。本申请将可学习的脉冲发射模式和SAR成像算法相结合，以最终的SAR成像结果作为优化目标，使成像算法充分地利用非均匀发射模式的优势，在实现扩展幅宽的同时尽可能的提升成像的质量。