三維合成孔徑雷達(dá)超分辨成像方法研究

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1、電子科技大學(xué)UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA碩士學(xué)位論文MASTERDISSERTATION論文題目：三維合成孔徑雷達(dá)超分辨成像方法研究學(xué)科專業(yè)：信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師：張曉玲教授博導(dǎo)作者姓名：成晨班學(xué)號(hào)：200921020518萬(wàn)方數(shù)據(jù)分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文三維合成孔徑雷達(dá)超分辨成像方法研究（題名和副題名）成晨（作者姓名）指導(dǎo)教師姓名張曉玲教授電子科技大學(xué)成都（職務(wù)、職稱、學(xué)位、單位名稱及地址）申請(qǐng)專業(yè)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)名稱信號(hào)與信息處理論文

2、提交日期2012.05.25論文答辯日期2012.05.28學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人2012年月日注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。簽名：日期：年月日關(guān)于

3、論文使用授權(quán)的說(shuō)明本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要摘要陣列三維合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)成像技術(shù)是指能夠獲取觀測(cè)區(qū)域的三維成像的微波遙感技術(shù)，與傳統(tǒng)的二維

4、SAR成像技術(shù)相比，它有效的克服了陰影效應(yīng)和空間模糊效應(yīng)。目前應(yīng)用較多的陣列三維SAR成像方法，例如三維后向投影算法和三維距離多普勒算法，基本原理都是相參積累，缺點(diǎn)是峰值旁瓣比較高，且由于瑞利限的限制，成像分辨率很難提高。針對(duì)以上缺點(diǎn)，本文研究了超分辨陣列三維SAR成像方法，該方法的成像分辨率優(yōu)于理論分辨率。本文將超分辨方法應(yīng)用到陣列三維SAR成像系統(tǒng)中，分析了基于譜估計(jì)的陣列三維SAR超分辨成像算法和基于壓縮感知的陣列三維SAR超分辨算法，主要內(nèi)容為：1、介紹了不同發(fā)射模式的陣列三維SAR成像系統(tǒng)的成像原理，分

5、析距離歷史函數(shù)和空間模糊函數(shù)以及三維陣列SAR的成像系統(tǒng)分辨率，并建立了陣列三維SAR的回波信號(hào)的矩陣模型。2、提出了基于多重信號(hào)分類（MUSIC，multiplesignalclassification）算法的陣列三維SAR成像算法。針對(duì)陣列SAR回波為一次航過(guò)回波數(shù)據(jù)的問(wèn)題，該方法將MUSIC算法與空間滑動(dòng)平均方法結(jié)合，構(gòu)造滿秩的協(xié)方差矩陣。針對(duì)MUSIC譜是偽譜而無(wú)法獲得目標(biāo)后向散射信息的問(wèn)題，本文采用了最小二乘方法獲得場(chǎng)景目標(biāo)的后向散射信息。通過(guò)仿真結(jié)果，證明了該算法可以達(dá)到比系統(tǒng)分辨率高的成像結(jié)果。3、

6、提出了基于自適應(yīng)迭代算法(IterativeAdaptiveAlgorithm，IAA)的陣列三維SAR成像算法。與三維MUSIC成像方法相比，該方法利用迭代法構(gòu)造協(xié)方差矩陣，適用于任意陣列形狀。仿真結(jié)果表明了該算法可以獲得優(yōu)于MUSIC方法的分辨率，進(jìn)一步采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，證明了其優(yōu)勢(shì)和工程可行性。4、根據(jù)三維場(chǎng)景的稀疏特性，將IAA算法應(yīng)用到稀疏陣列優(yōu)化模型中，提出了快速的三維IAA成像方法，證明快速的三維IAA成像方法可以將運(yùn)算量提高幾十倍，大大的降低運(yùn)算量。5、提出了基于壓縮傳感的陣列三維SAR成像方法，主要

7、分析了兩種稀疏重建方法：基于凸優(yōu)化理論的基追蹤算法和基于貪婪算法理論的正交匹配追蹤算法，通過(guò)仿真驗(yàn)證了這兩種算法的優(yōu)勢(shì)，最后通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了三維正交匹配追蹤I萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要方法的工程可行性。6、最后比較了本文提出的幾種超分辨三維成像方法的性能，得出結(jié)論，三維OMP算法的實(shí)時(shí)性最好，三維IAA算法和三維OMP算法的抗噪性和穩(wěn)定性要優(yōu)于基追蹤算法，基追蹤算法在信噪比較低的情況下，可以達(dá)到最高的分辨率。本文為高精度分辨陣列三維成像提供了重要的理論指導(dǎo)和技術(shù)支持。關(guān)鍵詞：陣列三維SAR，超分辨算法，譜估計(jì)，壓縮傳感，稀疏

8、陣列II萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTABSTRACTThelineararraysyntheticapertureradar(LASAR)isanewthreedimensional(3D) SARsystem,whichusesalineararrayantennamountedintraversedirectionto synthesizea2Dvirturalanten