基于Kronecker积的压缩感知雷达成像方法研究

发布时间：2017-06-24 16:01

  本文关键词：基于Kronecker积的压缩感知雷达成像方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了获取高分辨雷达图像,往往需要发射大带宽的信号。根据Nyquist采样定理可知大带宽带来的是采样频率增加,那么采样后的回波数据量也必将增加,这就提高了数据传输、保存、处理等难度,同时也加大硬件复杂度。近几年兴起的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论指出信号在满足一定条件下利用欠采样数据就可以高概率或者精确重构。雷达科研工作者结合该理论提出了基于CS的雷达成像方法,使得雷达成像可以在低于Nyquist采样频率下进行。CS雷达成像方法是将雷达场景进行列向量处理,这样导致后果就是需要花费大量时间进行优化求解,不能达到实时性成像处理且成像有效性较差,目前该方法只能处理较小的场景。为解决上述CS雷达成像方法效率低,复杂度高的问题,许多雷达科研工作者都展开了深入研究并发表相关的文献,其主要解决思想就是对雷达场景的距离向或者方位向利用CS方法进行处理。虽然可以提高成像效率,但是操作复杂或者仍需要某一向满足Nyquist采样定理,并没有从本质上解决问题。于是本文结合矩阵论中的Kronecker积相关知识,对比传统CS雷达成像方法,提出了基于Kronecker积的CS雷达成像方法并且分析了其可行性。然后将它应用在逆合成孔径雷达(Inverse SyntheticApertureRadar,ISAR)、合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)成像中。ISAR多用于飞机、导弹、舰船等目标的探测和成像,这些目标相对于整个ISAR场景来说可以认为是稀疏的,所以文中首先假定ISAR场景满足稀疏性,然后在ISAR转台模型下分析ISAR场景回波公式,建立ISAR回波的Kronecker积模型,接着提出了基于Kronecker积的CS-ISAR成像方法。在该方法中,首先引入辅助变量代替场景方位向观测后的结果,然后对场景方位向和辅助变量距离向同时做稀疏约束并转化为无约束优化问题,针对该问题利用交替方向法(Alternating Direction Method,ADM)求解。文章中通过实验验证了该方法的优越性能:较低的时间复杂度以及高分辨特性。最后本文将Kronecker积模型也应用在复杂SAR场景的成像中。由于SAR场景复杂除了建立SAR回波的Kronecker积模型,还讨论了利用全变差(Total Variation,TV)对SAR场景作稀疏变换,然后才构造基于Kronecker积的CS-SAR成像优化模型,最后利用Split-Bregman重构方法进行求解。由于该方法成像过程中,直接对场景散射稀疏矩阵操作,避免了传统CS向量化的方式,因此大幅减小了观测矩阵维度并且大大减低了计算复杂度。最后通过多组实验验证了该方法的优越性。
【关键词】：Kronecker积 压缩感知 逆合成孔径雷达 合成孔径雷达
【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】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 雷达成像技术背景介绍14-16
• 1.2 雷达成像方法的概述16-18
• 1.3 Kronecker积的简介以及本文研究的意义18
• 1.4 本文的工作安排18-20
• 第二章 雷达成像的原理及方法20-36
• 2.1 ISAR成像方法的研究20-25
• 2.1.1 ISAR成像的转台模型20-22
• 2.1.2 ISAR成像的RD算法22-23
• 2.1.3 仿真实验及分析23-25
• 2.2 SAR成像方法的研究25-30
• 2.2.1 SAR成像的回波模型25-28
• 2.2.2 SAR成像的RD算法28-29
• 2.2.3 仿真实验及分析29-30
• 2.3 CS理论在雷达成像中应用30-35
• 2.3.1 CS理论概述30-32
• 2.3.2 二维联合CS雷达成像模型32-34
• 2.3.3 仿真实验及分析34-35
• 2.4 总结35-36
• 第三章 基于压缩感知的高分辨ISAR成像36-52
• 3.1 基于CS的短孔径ISAR成像方法36-40
• 3.1.1 成像优化模型的建立36-38
• 3.1.2 仿真实验及分析38-40
• 3.2 ISAR成像的Kronecker积回波模型40-42
• 3.3 Kronecker积回波模型的降采样处理42-43
• 3.4 基于Kronecker积回波模型的ISAR成像方法43-46
• 3.5 仿真实验及分析46-49
• 3.5.1 分辨率实验46
• 3.5.2 有效性实验46-47
• 3.5.3 不同采样模式下的成像实验47-48
• 3.5.4 信噪比实验48-49
• 3.6 总结49-52
• 第四章 全变差域下基于Kronecker积的CS-SAR成像方法52-68
• 4.1 全变差域下 2DCS-SAR成像方法52-54
• 4.2 SAR的Kronecker积回波模型54-57
• 4.3 全变差域下基于Kronecker积回波模型的SAR成像方法57-59
• 4.3.1 全变差的介绍57-58
• 4.3.2 全变差域下基于Kronecker积的SAR成像优化模型58-59
• 4.4 仿真实验及分析59-66
• 4.4.1 点目标实验60
• 4.4.2 有效性实验60-62
• 4.4.3 实测梯田场景实验62-63
• 4.4.4 统计实验63-66
• 4.5 总结66-68
• 第五章 总结与展望68-70
• 5.1 总结68-69
• 5.2 展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-76
• 作者简介76-78

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本文编号：478655