Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging is an important technique for moving target identification and classification. For the space spinning targets, a long-time observation is required to estimate the spinning parameter in the conventional ISAR imaging methods. However, for the advanced multifunctional radar, which is used for multi-target surveillance, a long-time observation for only one target is the loss outweighs the gain. To decrease the observation time, we propose a novel imaging method for spinning space targets with short time observation in this paper. Firstly, we build the imaging model by using the azimuth rotation angle caused by the spinning motion rather than the translation motion to obtain the azimuth resolution. Secondly, we utilize the orthogonal coding signals with different delays to obtain enough equivalent pulses in the short observation time. Moreover, since the equivalent pulses are block-missing to avoid overlapping of the transmitting duration and the receiving duration, we transform the imaging problem to the compressed sensing (CS) problem and solve it by modifying the Smoothed L0-norm (SL0) algorithm. Finally, both the simulations and the experiments on real data are shown to demonstrate the validity of the proposed method. Since the observing time of the proposed method only needs to cover a small percentage of one spinning period, the proposed method can be used in multi-target surveillance such as satellites and space debris.

中文翻译：

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短时观测的旋转空间目标的稀疏成像

合成孔径雷达（ISAR）逆成像是移动目标识别和分类的一项重要技术。对于空间自旋目标，需要长时间观察以估计常规ISAR成像方法中的自旋参数。但是，对于用于多目标监视的高级多功能雷达而言，仅对一个目标进行长时间观察，其损失大于收益。为了减少观测时间，本文提出了一种短时观测的旋转空间目标成像的新方法。首先，我们利用旋转运动而不是平移运动引起的方位角旋转角建立成像模型，以获得方位角分辨率。其次，我们利用具有不同延迟的正交编码信号在较短的观察时间内获得足够的等效脉冲。此外，由于等效脉冲丢失，以避免发送持续时间和接收持续时间重叠，因此我们将成像问题转换为压缩传感（CS）问题，并通过修改Smoothed L0-norm（SL0）算法来解决。最后，通过仿真和实际数据实验证明了该方法的有效性。由于该方法的观测时间仅需要覆盖一个旋转周期的一小部分，因此该方法可用于多目标监视，例如卫星和空间碎片。由于等效脉冲丢失，以避免发射持续时间和接收持续时间重叠，因此我们将成像问题转换为压缩传感（CS）问题，并通过修改Smoothed L0-norm（SL0）算法来解决。最后，通过仿真和实际数据实验证明了该方法的有效性。由于该方法的观测时间仅需要覆盖一个旋转周期的一小部分，因此该方法可用于多目标监视，例如卫星和空间碎片。由于等效脉冲丢失，以避免发射持续时间和接收持续时间重叠，因此我们将成像问题转换为压缩传感（CS）问题，并通过修改Smoothed L0-norm（SL0）算法来解决。最后，通过仿真和实际数据实验证明了该方法的有效性。由于该方法的观测时间仅需要覆盖一个旋转周期的一小部分，因此该方法可用于多目标监视，例如卫星和空间碎片。仿真和实际数据实验均表明了该方法的有效性。由于该方法的观测时间仅需要覆盖一个旋转周期的一小部分，因此该方法可用于多目标监视，例如卫星和空间碎片。仿真和实际数据实验均表明了该方法的有效性。由于该方法的观测时间仅需要覆盖一个旋转周期的一小部分，因此该方法可用于多目标监视，例如卫星和空间碎片。