摘要:星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过探测海面后向散射系数反演海洋内波,内波反演需采样大量回波数据,为此采用压缩感知(Comprcssive Sensing,CS)技术实现内波的稀疏采样,然而海面噪声破坏了内波在空间域中的稀疏特性,引起CS中重建信号的幅度损失。针对这一问题,本文提出了基于CS和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的信号稀疏重建方法。首先,对稀疏采样信号进行EMD滤波,在保留原信号信息的同时,降低信号噪声,提高信号在变换域的稀疏性,接着,采用正交匹配追踪方法对滤波后的信号进行稀疏重建。重建结果表明本文提出的方法有效抑制了噪声,提高了信号的稀疏性,减少了重建信号的幅度损失,加快了正交匹配追踪算法的收敛速度。