单信号压缩感知ISAR仿真

%%%%距离向进行压缩感知，然后成像，结果可行；与test.m比较可见，压缩后的数据不能直接fft成像

clear all;
echo off;
j=（-1）^0.5;
load rawdata.mat;
[MN]=size（rawdata）;
K=40;      %  稀疏度（做FFT可以看出来）
MM=128;     %  测量数（M>=K*log（N/K）至少79但有出错的概率）
for n=1:N        %Psi为傅氏变换矩阵
Psi（1n）=exp（-j*2*pi*n/N）;
end
for n=2:N
   Psi（n:）=Psi（1:）.^n; 
end
mm=2*K;                                            %  算法迭代次数（m>=K）
Rawdata=zeros（MN）;
t=1:N;
Row=rawdata（1:）;
% I=fftshift（fft（RowN））;
% figure;
% plot（tI）;


%%  2.  时域信号压缩传感
Phi=randn（MMN）;                                   %  测量矩阵（高斯分布白噪声）
s=Phi*Row.‘;                                        %  获得线性测量 

%%  3.  正交匹配追踪法重构信号（本质上是L_1范数最优化问题）

% Psi=fft（eye（NN））/sqrt（N）;                        %  傅里叶正变换矩阵


T=Phi*Psi‘;                                       %