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，

利用信号本身的结构特征，通过附加不同的稀疏约束，该模型利用过完备字典进行信号分解，使其表示成字典中若干原子的线性组合，从而获得数据的精简表示。(By using the structural characteristics of the signal itself and adding different sparse constraints, the model decomposes the signal into linear combinations of atoms in the dic