压缩感知 正交匹配追踪一些人关心压缩感知与雷达成像，他们把稀疏表示放在最重要的地方，以为在雷达成像中成功实现压缩感知关键是稀疏表示；



事实上并不是如此。我们知道：压缩感知需要建立AX=B,且该方法具有较低的抑制信噪比能力；另外雷达成像的基础是雷达



信号与目标的相互作用，也就是电磁波与介质的相互作用，该相互作用是一个非常复杂的非线性问题，因此研究这个问题与



压缩感知的关系才是解决雷达成像问题的关键点所在。从另外一个角度来看，雷达成像中惯用的方法是匹配滤波，它之所以



能够处理低信噪比的问题，是因为它利用了回波数据的冗余信息。也就是目前雷达成像算法之所以成功的关键是具有足够



多的冗余信息。现在，在雷达成像中使用压缩感知恰好是反其道而行之！

-compressed sensing