线阵三维SAR成像技术研究

发布时间：2017-09-15 05:36

  本文关键词：线阵三维SAR成像技术研究

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【摘要】：线阵三维合成孔径雷达(Liner Array Three Dimensional SAR,LASAR)成像技术作为一种新体制雷达成像技术,能够获取目标三维散射信息,对目标进行三维立体成像。常规的线阵三维SAR成像算法,其跨航向分辨受限于Nyquist采样定理和阵列栅瓣的影响,要求阵元均匀分布且阵元间距尽可能小,导致阵元数目过多,且传统算法跨航向分辨函数旁瓣较高,同时受到瑞利极限的限制导致系统分辨率下降。针对以上缺点,本文以现代谱估计理论和压缩感知理论为出发点,利用少量阵元构造的非均匀稀疏阵列,分别研究了基于现代谱估计技术和基于压缩感知技术的线阵三维SAR成像方法,合理设计阵列分布构型,在减少阵元数目的条件下,有效地抑制了成像旁瓣,提高了跨航向分辨力,同时扩大了无模糊成像范围。本文的主要研究内容如下:(1)针对均匀阵列SAR系统,分析了基于正下视单发多收(Single Input Multi Output,SIMO)模式下的三维成像原理,分析了回波信息及距离历史,并基于波数推导了LASAR的系统分辨率及其空变特性。研究线阵三维SAR系统的线性回波模型,并构建多维回波矩阵表示形式。进一步研究并分析了基于波束形成技术和基于傅里叶变换的线阵三维SAR成像实现方法。(2)针对均匀阵列SAR的局限性,分析栅瓣出现机理,提出两种有效避免栅瓣的非均匀线阵构型:互质嵌套阵列和随机分布阵列,改善了线阵SAR的性能。在非均匀线阵三维SAR构型基础上,推导了基于迭代自适应谱估计(Iterative Adaptive Approach,IAA)三维SAR成像算法,实验证明了该算法性能的优越性,不仅能够提高分辨能力,也可以有效减少阵元数目,同时扩大无模糊成像范围。进一步,综合考虑噪声等影响因素,提出了改进的基于噪声信号联合协方差矩阵的IAA算法,仿真实验结果表明改进算法具有更好的抗噪性能,同时对成像区间选取具有更好的适应性,不受系统多普勒参数限制。(3)进行线阵三维SAR稀疏特性分析,探究线阵三维SAR的稀疏表示形式。对于三维SAR较大数据率,高度分辨能力较低情况,引入压缩感知理论,提出基于硬门限的OMP重构的非均匀稀疏线阵三维SAR成像算法,基于门限的OMP算法通过设置重构信号的幅度阈值,避免了因信号稀疏度未知造成的误差,并通过仿真验证了算法的可行性。(4)给出了线阵三维SAR回波信号的实数域表示模型,引入压缩感知理论提出稀疏贝叶斯重构算法和稀疏梯度投影算法,进行了非均匀稀疏线阵三维SAR成像。仿真实验证明了算法的可行性和优越性。(5)进行线阵SAR成像算法性能分析与比对,分别给算法效率、分辨精度以及抗噪性能等分析比较,实验分析表明基于门限的OMP算法运算速度最快,稀疏梯度投影算法的分辨精度和抗噪性能最好,从而对于运用压缩感知技术进行线阵三维SAR成像的稀疏重构算法的选择提供了依据。
【关键词】：线阵三维SAR 非均匀稀疏阵列 谱估计 压缩感知 稀疏重构
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究的背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 国外SAR三维成像技术研究发展现状12-15
• 1.2.2 国内SAR三维成像技术研究发展现状15-16
• 1.3 本文的主要研究内容及结构安排16-18
• 第2章 线阵SAR三维成像基本理论18-35
• 2.1 引言18-19
• 2.2 机载线阵三维SAR几何结构及回波分析19-21
• 2.3 线阵三维SAR分辨率特性研究21-26
• 2.3.1 分辨率理论分析21-23
• 2.3.2 跨航向分辨特性仿真23-26
• 2.4 传统线阵三维SAR成像方法26-32
• 2.4.1 基于波束形成技术的线阵三维SAR成像方法26-30
• 2.4.2 基于匹配滤波技术的线阵三维SAR成像方法30-32
• 2.5 线阵SAR回波的线性矩阵表示32-34
• 2.6 本章小结34-35
• 第3章 基于IAA算法的非均匀线阵三维SAR成像35-53
• 3.1 引言35
• 3.2 阵列栅瓣及非均匀阵列构型分析35-40
• 3.3 基于IAA算法的均匀稀疏线阵三维SAR成像方法40-46
• 3.4 基于IAA算法的非均匀线阵三维SAR成像方法46-50
• 3.5 基于广义噪声协方差矩阵的IAA方法50-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第4章 基于压缩感知的稀疏线阵三维SAR成像53-73
• 4.1 引言53
• 4.2 压缩感知基本原理53-56
• 4.2.1 压缩感知理论概述53-55
• 4.2.2 三维场景稀疏特性分析55-56
• 4.3 基于压缩感知稀疏重构算法的线阵三维SAR成像56-69
• 4.3.1 基于硬门限OMP算法的稀疏线阵三维SAR成像56-60
• 4.3.2 基于稀疏贝叶斯算法的稀疏线阵三维SAR成像60-65
• 4.3.3 基于稀疏梯度投影算法的稀疏线阵三维SAR成像65-69
• 4.4 算法性能比较69-72
• 4.5 本章小结72-73
• 结论73-75
• 参考文献75-79
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果79-81
• 致谢81

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本文编号：854625