本書試圖捕捉近年來壓縮感知城市雷達(dá)領(lǐng)域的□重要研究成果。所組成的13章論述了壓縮感知城市雷達(dá)的各個方面，并均由其研究方向的引領(lǐng)人物撰寫。在某些章節(jié)中處理的是靜止場景，而其余章節(jié)針對的則是運(yùn)動目標(biāo)，同時地基和機(jī)載雷達(dá)均被考慮在內(nèi)。各章節(jié)提供的分析和范例包括了步進(jìn)頻率、短時間脈沖和類似噪聲的發(fā)射信號，同時雷達(dá)回波利用射線追蹤法仿真、電磁模擬軟件買驗(yàn)產(chǎn)生。
□□章簡單介紹壓縮感知，給出各種常用的、適用于城市雷達(dá)的稀疏重構(gòu)技術(shù)。第□章介紹線性前向模型和字典矩陣構(gòu)建，采用主要的經(jīng)典室內(nèi)信號反射器，例如墻和二面角。第3章使用地面穿透雷達(dá)處理地下目標(biāo)，并且突出了對穿墻和穿地壓縮雷達(dá)感知的類比。第4章演示在明顯減少數(shù)據(jù)量的情況下，如何有效地實(shí)現(xiàn)外墻雜波抑制，以及提供一種對隨機(jī)欠采樣時-空和頻-空雷達(dá)信號更穩(wěn)健的新技術(shù)。第5章模擬來自外墻和內(nèi)墻的混響和多徑雜波，在稀疏重建框架內(nèi)，使用這些模型來減少虛影和虛警率。第6章利用城市場景的先驗(yàn)知識和使用混合高斯模型來呈現(xiàn)各種各樣的室內(nèi)目標(biāo)對象的信息，實(shí)現(xiàn)欠奈奎斯特采樣條件下的高分辨率成像。第7章假設(shè)可獲得同極化和交叉極化數(shù)據(jù)，并將城市雷達(dá)感知問題表示為存在一個公共字典的多測量向量，且支持對同一場景下的不同極化觀察。第8章采用□化檢測和目標(biāo)速度像來引入稀疏性，通過對突發(fā)運(yùn)動和平移運(yùn)動的稀疏重建展示出成功的室內(nèi)運(yùn)動目標(biāo)指示方案。第9章處理由微目標(biāo)運(yùn)動產(chǎn)生的非平穩(wěn)雷達(dá)回波，并將壓縮感知吸收在聯(lián)合時頻信號表示中�！酢�0章介紹一種適用于時□多徑環(huán)境的多目標(biāo)跟蹤稀疏算法，將多目標(biāo)跟蹤問題表示為一個塊支持恢復(fù)問題。□□1章討論機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)三維寬角度合成孔徑雷達(dá)（SAR）車輛成像，同時在方位和俯仰角度上使用稀疏采樣孔徑代替密集采樣集合中的點(diǎn)，其中后者與傳統(tǒng)傅里葉□換方法有關(guān)。□□□章給出一個在城市場景設(shè)置下的壓縮感知多輸入多輸出（MIMO）雷達(dá)實(shí)例，顯示出利用目標(biāo)回波在角度、距離和多普勒空間的稀疏性后，發(fā)射多個獨(dú)立或相關(guān)波形的優(yōu)越性。□□3章介紹噪聲波形，可以看出這些信號及其系統(tǒng)平臺是怎樣適用于實(shí)現(xiàn)壓縮感知雷達(dá)成像的。