高分辨ISAR稀疏目标成像

发布时间：2019-01-10 12:48

【摘要】：高分辨的ISAR图像在目标分类识别中有重要的意义,传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法,方位向的分辨率受限于相干积累时间。由于成像目标的非合作性和强机动性,依靠增加相干积累时间来提高ISAR图像方位向的分辨率,对于雷达系统和成像算法是不现实的。本文是基于强散射点在ISAR图像中只占有很小的一部分,也就是ISAR图像是稀疏的这一先验知识,分析了利用压缩感知,共稀疏和小波域混合高斯模型,在短相干积累时间内实现ISAR超分辨成像可行性,并分别给出了基于这些理论的ISAR超分辨成像的方法。通过实测ISAR数据来验证这些算法的有效性,实验结果显示我们提出的算法可以得到高质量的超分辨ISAR图像。本文首先在传统的基于压缩感知成像的基础上,提出了一种基于多层压缩感知成像的方法。把ISAR成像过程分为多个阶段,使得ISAR图像方位向的分辨率逐步提高。在每个阶段把ISAR成像看作一个稀疏编码的过程,散射系数就是编码系数。编码矩阵和解码矩阵构成一个多层感知器,利用误差反向传播算法(BP)优化解码矩阵和编码矩阵,使得重构的ISAR回波数据误差最小。在编码过程之后加入了激励函数,大大简化了稀疏度控制稀疏选择的难度。解码矩阵看作一个稀疏字典,基于压缩感知理论,利用平滑零范数算法(SL0),恢复出ISAR图像,然后方位向进行逆傅里叶变换,得到等效回波数据,作为下个阶段的输入。方位向的分辨率在每个阶段都高于前一阶段,最后输出超分辨的ISAR图像。本文接着提出了一种基于共稀疏的ISAR超分辨成像方法。不同于传统的基于压缩感知的成像方法是一种逆问题求解,我们构造一种正向求解的成像模型。我们把相位误差的调节和解析操作算子的学习结合起来,学习得到的解析算子可以把回波映射到高维多普勒空间。此外为了加强算法对噪声的鲁棒性,我们加入了正则项,利用增强拉格朗日算法来逼近去噪的信号。为了利用ISAR图像的稀疏性,我们受到正交匹配追踪算法的启发,对其作了一些改进,使其适应我们的正向模型,利用修改的正交匹配追踪算法恢复出目标强散射点,得到聚焦好,噪声少的高质量的超分辨ISAR图像。本文的最后提出了一种基于小波域混合高斯模型的ISAR超分辨成像方法。传统的基于压缩感知的ISAR成像,是利用约束来实现去噪的,当信噪比很低的条件下,压缩感知会把一些噪声点也作为强散射目标点恢复出来。在共稀疏超分辨成像的基础上,把恢复的散射系数距离多普勒域转换到小波域,小波低频部分是ISAR图像的平滑部分,利用小波低频系数建立混合高斯模型,用期望最大算法(EM)估计参数,成功的分离了目标点和噪声点,背景点,然后再反向调节解析操作算子,使得解析操作算子得到优化,然后利用共稀疏理论恢复出ISAR图像小波系数,经过小波逆变换得到ISAR图像,使得我们可以在很低信噪比的条件下仍能得到清晰的ISAR超分辨图像。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2406330