基于壓縮感知的合成孔徑雷達相關(guān)技術(shù)的研究.pdf

1、壓縮感知是近年來新興的一種數(shù)字信號處理理論，在一定條件滿足的情況下，壓縮感知方法可通過遠低于Nyquist頻率的降采樣數(shù)據(jù)以髙概率近乎完美的重建原始信號，從而可在一定程度上降低整個系統(tǒng)前端的數(shù)據(jù)率甚至是采樣率。壓縮感知的理論為數(shù)據(jù)的采集與獲取帶來的革命性的變革，因此具有非常重要的實際意義。本文對壓縮感知的測量矩陣進行了研究，在合成孔徑雷達成像的應(yīng)用中引入了壓縮感知的理論與方法，并重點研究了一維距離像上呈現(xiàn)線狀特征的目標(biāo)的基于壓縮感知的處

2、理方法。
　　 論文前兩章對壓縮感知的基本原理進行了整體的介紹和綜述，針對壓縮感知處理過程的三個重要方面:信號稀疏性、測量矩陣和恢復(fù)算法，分別展開了討論，并簡要介紹了各種常用的稀疏域、測量矩陣以及恢復(fù)算法。
　　 第三章研究的內(nèi)容是壓縮感知的測量矩陣。首先介紹了幾種在壓縮感知的研究及應(yīng)用中常見的測量矩陣，并根據(jù)測量矩陣所需滿足的性質(zhì)對給出的8種測量矩陣中列的相關(guān)性進行了研究。然后通過仿真給出各種測量矩陣的測量數(shù)-重建概率

3、關(guān)系圖，由此更深入的比較了各測量矩陣的性能。最后分別根據(jù)實際存儲、計算以及性能改善的需要，提出了幾種測量矩陣的改進結(jié)構(gòu)，并通過仿真實驗驗證了每種結(jié)構(gòu)的性能。
　　 第四章從恢復(fù)算法的角度給出了測量矩陣建議滿足的一條性質(zhì)。首先，介紹了壓縮感知方法最為經(jīng)典的正交匹配追蹤算法，并從算法恢復(fù)的角度對恢復(fù)矩陣提出了要求，接著根據(jù)恢復(fù)矩陣與測量矩陣的關(guān)系推導(dǎo)出了可提升性能的二值化測量矩陣，并通過仿真實驗給出了處理前后的性能對比。二值化的測量

4、矩陣不僅在性能上有所提升，而更為重要的是在很大程度上節(jié)省矩陣存儲的空間，因而具有重大的實際意義。
　　 第五章引入了一種基于壓縮感知的合成孔徑雷達成像流程，并重點研究了該成像流程的抗噪性能。首先，將合成孔徑雷達回波的數(shù)學(xué)模型表達成線性方程組的形式，并在場景稀疏的條件下將壓縮感知理論引入合成孔徑雷達成像。然后，采用距離向壓縮感知，方位向匹配濾波的數(shù)據(jù)處理流程完成成像的數(shù)據(jù)處理。實驗結(jié)果證明該數(shù)據(jù)處理流程既有不錯的抗噪性，又可降低距

5、離向旁瓣，同時還能在很大程度上減少數(shù)據(jù)量。
　　 第六章在一維距離向的數(shù)據(jù)處理中給出了一種基于一維距離像呈線狀特征的目標(biāo)的稀疏域，并提出了相應(yīng)的自適應(yīng)恢復(fù)算法。所提稀疏域使得所求問題更加稀疏，同時相對于傳統(tǒng)稀疏域可較好地解決線狀特征目標(biāo)的情況。然而該稀疏域所需有關(guān)目標(biāo)的信息太多，難以實用，因此為緩解此困難，本文又提出了一種自適應(yīng)的恢復(fù)算法。通過利用每次恢復(fù)結(jié)果中所包含的匹配信息對稀疏域進行修正，從而找到更為合適的稀疏域，并完成問