基于壓縮感知的雷達圖像重建算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理要求信號的采樣頻率不能低于模擬信號頻譜中最高頻率的2倍,這給采樣的成本以及后續(xù)的處理與傳輸帶來了很多困難。近年誕生的壓縮感知理論,針對稀疏信號或可壓縮信號,它的采樣速率不取決于信號的帶寬,而決取于信息在信號中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,因此可以突破Nyquist采樣定理的瓶頸。同時該理論在采樣的同時直接獲取壓縮數(shù)據(jù),這樣可以減少采樣數(shù)據(jù),節(jié)省存儲空間。
　　 重建算法是壓縮感知理論中的核心步驟,也是目前的研究熱點。

2、因此本文在對壓縮感知理論整體框架進行研究的基礎(chǔ)下,主要對重建算法中的貪婪迭代算法進行研究。本文首先對貪婪迭代算法中的經(jīng)典算法一正交匹配追蹤算法以及它的改進算法——甚于小波樹的正交匹配追蹤算法進行深入的研究。在實驗的基礎(chǔ)上,對兩種算法的核心思想、框架、實現(xiàn)流程和優(yōu)缺點進行研究,并分析比較了兩種算法的重構(gòu)精度等算法性能。
　　 針對三維GPR圖像數(shù)據(jù)量大的問題,本文提出基于分塊的三維小波樹的正交匹配追蹤算法。該算法首先將基于小波樹的

3、正交匹配追蹤算法從二維空間拓展到三維空間,其次針對壓縮感知方法采樣和重構(gòu)時所需要的測量矩陣和稀疏變換矩陣的大小是圖像大小的平方,在3D成像中直接應(yīng)用會產(chǎn)生數(shù)據(jù)溢出的問題,引入分塊采樣和重構(gòu)的思想,解決數(shù)據(jù)溢出問題的同時提高了運算速度。不同的三維GPR圖像的實驗結(jié)果證明,采用提出的基于分塊的三維小波樹的正交匹配追蹤算法重建的三維GPR圖像的PSNR和視覺效果都比直接用二維算法重建的更好。從原理上分析,這是因為提出的算法不僅利用了三維GPR