Compressed sensing og sparse rekonstruksjon i radarsammenheng

Denne rapporten gir en kort gjennomgang av de viktigste prinsippene bak compressed sensing og vurderer noen mulige anvendelser i radarsammenheng. Compressed sensing er en metodikk som kan anvendes for å samle inn og rekonstruere data eksakt, selv når tilgjengelig datamengde ikke skulle tilfredsstille kravene for rekonstruksjon i henhold til klassisk sampling teori. Teorien bak compressed sensing har ført til endret forståelse av de grunnleggende prinsippene i signalbehandling og har fått mye oppmerksomhet i ulike bruksområder. Det er i litteraturen også foreslått ulike bruksområder innen radar. Denne rapporten tar for seg noen scenarioer begrenset til hvordan compressed sensing kan benyttes for generering av range-dopplerbilder. Range-dopplerbilder brukes ofte for å detektere mål, men for å generere høyoppløseligebilder må en radar sende mange pulser. Ved å ta i bruk compressed sensning teknikker kan en heller utsendte færre pulses og likevel gjenskape gode range-dopplerbilder ved hjelp av sparse rekonstruksjons metoder. De presenterte metodene er demonstrert anvendt både på simulerte og innsamlede datasett.