基于压缩感知和正则化的ISAR图像增强方法研究

发布时间：2017-03-22 08:00

  本文关键词：基于压缩感知和正则化的ISAR图像增强方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像能够获得非合作目标的高分辨率图像,在军事和民用领域均获得了广泛的应用,随着ISAR观测距离越来越远以及目标的运动形式越来越复杂,ISAR成像难度加大且得到的图像信噪比普遍较低,为了更好地从ISAR图像中提取目标的有效特征信息,有必要针对ISAR图像的稀疏性等特点研究有效的图像增强方法。ISAR图像增强的主要目的是为了改善图像的视觉效果,为后续的目标特征提取、图像分割和目标识别等提供基础,本文首先介绍了ISAR成像和雷达图像增强技术的研究进展,接着系统介绍了逆合成孔径雷达成像的基本原理,并给出了仿真结果,然后针对ISAR图像稀疏性的特点,详细论述了基于压缩感知的ISAR图像增强方法,接着论述了基于正则化方法的ISAR图像增强方法,并给出了实测数据处理结果,最后对整篇论文进行了总结和展望,具体做的工作如下:(1)第一章介绍了本文的研究背景与研究意义,总结了ISAR成像和雷达图像增强技术的研究现状。(2)第二章系统论述了ISAR成像的原理与方法。首先利用转台模型分析了ISAR目标的回波模型,给出了ISAR成像方位向和距离向的理论分辨率计算公式,接着分析了在实际情况下,ISAR平动和转动分量的产生根源,由此说明了需要对ISAR回波进行包络对齐和自聚焦等平动补偿处理。在ISAR成像的相干积累时间内,由于目标相对雷达视线的转动会引起目标上散射点的越距离单元走动,因此,本章详细地分析了目标转动时散射点徙动的影响,并采用Keystone变换方法进行距离徙动补偿。最后,利用仿真数据处理验证了上述方法的有效性。(3)第三章详细论述了基于压缩感知的ISAR图像增强技术,包括压缩感知理论的稀疏表示、非相关测量以及信号的重构算法等。本章首先对重构算法中的基追踪算法和正交匹配追踪等算法进行了详细的介绍;接着,论述了基于压缩感知理论的方位向ISAR提高分辨率技术,压缩感知可以很好地解决方位向数据缺失和短脉冲积累时间(Coherent Processing Interval,CPI)情况下的ISAR高分辨率成像问题。然后,考虑到传统的压缩感知技术对噪声非常敏感,研究了抗噪能力较强的改进压缩感知高分辨率成像与图像增强方法,而且对权值对角矩阵进行了改进。最后,通过仿真实验验证了上述算法在提高图像分辨率和图像增强方面的有效性。(4)第四章详细讨论了基于正则化方法的ISAR图像增强技术。正则化方法结合ISAR图像的稀疏先验信息,将ISAR图像增强问题转化为凸优化问题,同时正则化方法还应用到了目标中的边缘等先验信息。本章重点研究了频域、复图像域和灰度图像域的正则化图像增强方法,针对不同正则项稀疏系数对图像增强结果的影响,通过实测数据的处理进行了对比和分析,并给出了相应的正则化图像增强方法的经验值,获得质量较高的雷达图像增强效果。(5)第五章为总结与展望部分,本章节将对对前述工作进行了总结,并对下一步要做的工作进行简单地介绍。
【关键词】：逆合成孔径雷达 距离徙动校正 图像增强 压缩感知 正则化
【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】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 课题研究背景及研究意义14-15
• 1.2 雷达成像的发展与研究现状15-19
• 1.2.1 逆合成孔径雷达成像的发展历史及现状15-18
• 1.2.2 雷达图像增强技术的发展历史与现状18-19
• 1.3 论文的主要内容安排19-22
• 第二章 逆合成孔径雷达成像基本原理22-34
• 2.1 转台成像22-24
• 2.2 平动补偿24-28
• 2.2.2 包络对齐26-27
• 2.2.3 自聚焦27-28
• 2.3 目标转动时散射点徙动的影响及其补偿28-30
• 2.4 仿真结果展示与分析30-34
• 第三章 基于压缩感知的ISAR图像增强方法34-50
• 3.1 压缩感知基本原理34-38
• 3.1.1 压缩感知理论概述34-36
• 3.1.2 压缩感知理论的重构算法36-38
• 3.2 基于方位向稀疏表示的压缩感知ISAR成像38-41
• 3.2.1 短CPI压缩感知图像增强38-40
• 3.2.2 方位稀疏采样压缩感知图像增强40-41
• 3.3 基于改进压缩感知的ISAR图像增强41-43
• 3.4 仿真结果展示与分析43-50
• 3.4.1 短CPI情况下压缩感知图像增强结果43-45
• 3.4.2 方位稀疏采样下压缩感知图像增强结果45-46
• 3.4.3 改进压缩感知图像增强结果46-50
• 第四章 基于正则化方法的ISAR图像增强方法50-62
• 4.1 ISAR图像增强的正则化方法50-54
• 4.1.1 频域正则化方法50-52
• 4.1.2 复图像域正则化方法52-54
• 4.1.3 灰度图像域正则化方法54
• 4.2 正则化方法的参数选取54-56
• 4.3 实测数据处理结果展示与分析56-62
• 第五章 总结和展望62-64
• 5.1 工作总结62
• 5.2 工作展望62-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-70
• 作者简介70-72

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