介绍稀疏孔径ISAR（逆合成孔径雷达）成像技术，内容涵盖稀疏孔径ISAR成像原理、方法及实现。本书阐述稀疏孔径ISAR成像技术的研究背景与研究现状，随后深入探讨稀疏孔径ISAR高速运动补偿、稀疏孔径ISAR横向压缩、稀疏孔径ISAR平动补偿、稀疏孔径ISAR转动补偿、基于模型驱动网络的稀疏孔径ISAR成像、微动目标稀疏孔径ISAR成像等技术和稀疏孔径ISAR成像新体制。本书通过对稀疏孔径ISAR成像中的关键问题进行系统分析，提出有效的解决方案，旨在提升成像精度，降低系统复杂性。

第1章 绪论 1
1．1 研究背景与意义 1
1．2 稀疏孔径ISAR成像技术研究现状 2
1．2．1 高速运动补偿 2
1．2．2 横向压缩 3
1．2．3 平动补偿 4
1．2．4 转动补偿 5
1．2．5 基于模型驱动网络的稀疏孔径ISAR成像 6
1．2．6 微动目标ISAR成像 7
1．2．7 ISAR成像新体制 8
参考文献 10

第2章 稀疏孔径ISAR高速运动补偿技术 13
2．1 高速运动目标回波模型 13
2．2 基于ICPF的高速运动补偿技术 15
2．2．1 基于CPF的高速运动补偿 15
2．2．2 基于ICPF的高速运动补偿 18
2．2．3 实验结果与分析 19
2．3 基于VB推论的欠采样高速运动补偿技术 28
2．3．1 对雷达回波进行稀疏表示建模 28
2．3．2 通过VB推论重构高速目标HRRP 30
2．3．3 通过基于最小熵与牛顿迭代的方法估计目标速度 31
2．3．4 实验结果与分析 33
2．4 小结 36
参考文献 37

第3章 稀疏孔径ISAR横向压缩技术 38
3．1 稀疏孔径雷达回波模型 38
3．2 基于范数约束的横向压缩方法 40
3．2．1 基于l1范数约束的横向压缩方法 40
3．2．2 基于卷积加权l1范数约束的横向压缩方法 42
3．2．3 实验结果与分析 45
3．3 基于贝叶斯学习的横向压缩方法 50
3．3．1 基于SBL的横向压缩方法 50
3．3．2 基于结构化SBL的横向压缩方法 62
3．3．3 实验结果与分析 68
3．4 小结 71
参考文献 72

第4章 稀疏孔径ISAR平动补偿技术 73
4．1 稀疏孔径ISAR自聚焦信号模型 73
4．2 基于ADMM的稀疏孔径ISAR自聚焦方法 74
4．2．1 稀疏孔径自聚焦优化模型 74
4．2．2 基于ADMM的稀疏孔径ISAR图像重构 75
4．2．3 基于最小熵的稀疏孔径ISAR自聚焦 76
4．2．4 实验结果与分析 78
4．3 基于ADMM-SBL的稀疏孔径ISAR自聚焦方法 84
4．3．1 HRRP与ISAR图像的统计先验建模 84
4．3．2 基于ADMM-SBL的稀疏孔径ISAR图像重构 86
4．3．3 基于最小熵与牛顿迭代的稀疏孔径ISAR自聚焦 90
4．3．4 实验结果与分析 92
4．4 基于结构化稀疏约束的稀疏孔径ISAR自聚焦方法 98
4．4．1 HRRP与ISAR图像的结构化稀疏统计先验建模 98
4．4．2 基于松弛VB方法的ISAR图像重构 100
4．4．3 基于不动点法的稀疏孔径自聚焦 104
4．4．4 实验结果与分析 105
4．5 小结 108
参考文献 109

第5章 稀疏孔径ISAR转动补偿技术 110
5．1 稀疏孔径ISAR MTrC补偿技术 110
5．1．1 基于变尺度观测矩阵的MTrC补偿技术 110
5．1．2 基于MSBL的MTrC补偿技术 122
5．2 稀疏孔径ISAR MTdC补偿技术 135
5．2．1 ISAR成像模型 135
5．2．2 基于修正牛顿迭代的MTdC补偿技术 137
5．2．3 实验结果与分析 144
5．3 稀疏孔径ISAR越RD单元联合徙动补偿技术 149
5．3．1 匀速转动目标的越RD单元联合徙动补偿技术 149
5．3．2 匀加速转动目标的越RD单元联合徙动补偿技术 168
5．4 小结 177
参考文献 177

第6章 基于模型驱动网络的稀疏孔径ISAR成像技术 179
6．1 基于CV-ADMMN的稀疏孔径ISAR成像与自聚焦方法 179
6．1．1 基于深度展开的CV-ADMMN结构设计 180
6．1．2 基于复数域反向传播的CV-ADMMN训练方法 182
6．1．3 基于最小熵的CV-ADMMN自聚焦模块设计 189
6．1．4 实验结果与分析 192
6．2 基于PCSBL-GAMP-Net的稀疏孔径ISAR成像方法 201
6．2．1 基于卷积神经网络的PCSBL-GAMP-Net结构设计 201
6．2．2 基于复数域反向传播的PCSBL-GAMP-Net训练方法 206
6．2．3 实验结果与分析 212
6．3 基于C-ADMMN的稀疏孔径结构化ISAR成像方法 216
6．3．1 基于深度展开的C-ADMMN结构设计 216
6．3．2 基于复数域反向传播的C-ADMMN训练方法 218
6．3．3 实验结果与分析 219
6．4 基于元学习的稀疏孔径ISAR成像方法 221
6．4．1 基于元学习的CV-ADMMN训练方法 221
6．4．2 实验结果与分析 224
6．5 小结 230
参考文献 230

第7章 微动目标稀疏孔径ISAR成像技术 231
7．1 基于结构化非凸低秩表征的带微动部件目标稀疏孔径ISAR成像方法 232
7．1．1 信号模型 232
7．1．2 基于结构化非凸低秩表征的ISAR成像方法 233
7．1．3 实验结果与分析 237
7．2 基于低秩与稀疏联合约束的带微动部件目标稀疏孔径ISAR成像方法 245
7．2．1 信号模型 245
7．2．2 基于低秩与稀疏联合约束的ISAR成像方法 246
7．2．3 实验结果与分析 250
7．3 基于张量表征的进动目标稀疏孔径ISAR成像方法 258
7．3．1 信号模型 258
7．3．2 基于张量低秩与稀疏联合约束的ISAR成像方法 260
7．3．3 实验结果与分析 264
7．4 小结 272
参考文献 273

第8章 稀疏孔径ISAR成像新体制 275
8．1 稀疏孔径Bi-ISAR成像方法 276
8．1．1 Bi-ISAR成像信号模型 276
8．1．2 HRRP序列预处理 279
8．1．3 稀疏孔径Bi-ISAR成像 281
8．1．4 实验结果与分析 284
8．2 稀疏孔径In-ISAR成像方法 293
8．2．1 In-ISAR成像信号模型 293
8．2．2 基于SM-SBL的稀疏孔径In-ISAR成像 296
8．2．3 实验结果与分析 304
8．3 基于MD-ADMM的MIMO-ISAR三维成像方法 311
8．3．1 MIMO-ISAR三维成像信号模型 311
8．3．2 MD-ADMM稀疏成像方法 314
8．3．3 实验结果与分析 317
8．4 小结 327
参考文献 329

第9章 总结 330