基于稀疏表示的距离—多普勒成像方法

发布时间：2017-07-19 21:11

  本文关键词：基于稀疏表示的距离—多普勒成像方法

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【摘要】：传统雷达的任务主要是目标探测和定位,近年来,雷达的应用越来越广,一个重要的应用是雷达成像技术。在成像技术的发展中,高分辨率成像是关键技术之一。频率步进技术是实现高距离分辨率成像的一种非常重要的技术,它利用多个窄脉冲来合成宽带信号,由于其发射和接收的是窄脉冲信号,合成后又具有与宽带宽信号相同的高距离分辨能力,因此降低了对硬件实现的要求。压缩感知理论由于其能够在少量观测数据的条件下得到高分辨的信号而得到了研究者广泛的关注。然而,压缩感知理论在雷达距离-多普勒成像领域中仍然存在着一些问题。本论文主要研究了步进频信号的高分辨处理技术及基于稀疏表示的距离-多普勒成像方法。本文首先介绍了频率步进信号及其相参合成原理,并推导了将线性调频信号作为子脉冲的调频步进信号时域表达式。着重分析了调频步进信号的两种高分辨处理技术,即时域带宽合成和频域带宽合成,讨论了其优缺点。其次介绍了传统距离-多普勒成像方法,引入压缩感知理论,提出距离-多普勒成像问题可以看做压缩感知框架下的稀疏信号恢复问题,建立一种基于稀疏表示的可分离距离-多普勒成像模型,并将一维平滑零范数算法推广到二维,提出了一种基于稀疏表示的距离-多普勒成像方法。最后在前面介绍的基于可分离的距离-多普勒成像模型的基础上,将贝叶斯框架应用于解决距离-多普勒成像问题。详细的介绍了基本贝叶斯压缩感知理论及其快速算法,分析了多任务贝叶斯压缩感知理论,针对其存在的参数估计复杂问题,提出了将需要估计的噪声方差引入模型中的修正的多任务贝叶斯压缩感知算法,并提出了一种基于可分离距离-多普勒成像模型的多任务贝叶斯压缩感知算法。给出了实验仿真结果。
【关键词】：稀疏表示 距离-多普勒成像 贝叶斯压缩感知
【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 研究背景及意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 步进频信号的高分辨处理技术15-16
• 1.2.2 几个基本概念16-17
• 1.2.3 基于压缩感知的雷达成像17-18
• 1.3 论文的主要内容及安排18-20
• 第二章 调频步进信号的高分辨处理技术20-36
• 2.1 调频步进信号简介20-23
• 2.1.1 频率步进信号及其原理20-22
• 2.1.2 调频步进信号22-23
• 2.2 调频步进信号高分辨处理技术23-30
• 2.2.1 时域带宽合成法23-27
• 2.2.2 频域带宽合成法27-30
• 2.3 实验仿真及分析30-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第三章 基于稀疏表示的距离-多普勒成像方法36-48
• 3.1 传统距离-多普勒成像方法36-38
• 3.1.1 距离-多普勒成像模型36-37
• 3.1.2 距离-多普勒成像算法简介37-38
• 3.2 压缩感知理论38-39
• 3.2.1 稀疏表示38-39
• 3.2.2 压缩测量39
• 3.2.3 信号重构39
• 3.3 基于稀疏表示的距离-多普勒成像方法39-45
• 3.3.1 可分离距离-多普勒成像模型39-41
• 3.3.2 平滑0l范数在距离-多普勒成像中的应用41-45
• 3.4 实验仿真及分析45-46
• 3.5 本章小结46-48
• 第四章 基于多任务贝叶斯压缩感知的距离-多普勒成像48-64
• 4.1 贝叶斯压缩感知48-54
• 4.1.1 贝叶斯压缩感知模型48-52
• 4.1.2 贝叶斯压缩感知快速算法52-54
• 4.2 多任务贝叶斯压缩感知54-58
• 4.2.1 多任务贝叶斯压缩感知基本理论54-57
• 4.2.2 修正的多任务贝叶斯压缩感知算法57-58
• 4.3 基于多任务贝叶斯压缩感知的距离-多普勒成像方法58-60
• 4.4 实验仿真与分析60-62
• 4.5 本章小结62-64
• 第五章 总结与展望64-66
• 5.1 论文总结64
• 5.2 工作展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-72
• 作者简介72-73

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本文编号：564855