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《基于壓縮感知理論的稀疏遙感成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)36704》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)第32卷第8期系統(tǒng)工程與電子技術(shù)V01．32No．82010年8月SystemsEngineeringandElectronicsAugust2010文章編號(hào)：i001—506X(2010)08—1618—06基于壓縮感知理論的稀疏遙感成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)劉吉英，朱炬波，嚴(yán)奉霞，張?jiān)鲚x(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)系，湖南長(zhǎng)沙410073)摘要：高分辨率的應(yīng)用需求使得傳統(tǒng)的遙感成像系統(tǒng)面臨高速率采樣、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等難以突破的瓶頸問題?；趬嚎s感知理論設(shè)計(jì)的雷達(dá)和光學(xué)稀疏遙感成像系統(tǒng)，突破了Shannon-Nyquist定理的限制，以
2、較少的測(cè)量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了同等甚至更高質(zhì)量的信號(hào)重構(gòu)。首先，根據(jù)被測(cè)目標(biāo)和場(chǎng)景的不同特性，分別設(shè)計(jì)了稀疏表示矩陣；其次，根據(jù)互相關(guān)最小化原則，選擇了與稀疏表示矩陣相適應(yīng)的最優(yōu)感知矩陣；最后，研究了適用于二維成像大規(guī)模數(shù)據(jù)的稀疏重構(gòu)算法。專業(yè)電磁散射仿真軟件生成的雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)和復(fù)雜場(chǎng)景光學(xué)圖像的數(shù)值仿真，驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的稀疏遙感成像系統(tǒng)原理上的可行性。關(guān)鍵詞：壓縮感知；合成孔徑雷達(dá)；光學(xué)成像；稀疏表示I感知矩陣中圖分類號(hào)：TP770文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10．3969／j．issn．1001-506X．2010．08．14Designofremot
3、esensingimagingsystembasedoncompressivesensingLIUJi—ying，ZHUJu—bo，YANFeng—xia，ZHANGZeng—hui(Dept．ofMathematicsandSystemsScience，Coll．ofScience，NationalUniv．ofDefenseTechnology，Changsha410073，China)Abstract：Theconventionalremotesensingsystemisfacedwithsomeintractableproblem
4、s，suchashighspeedsamplingandmassdatastorage，owingtOtherequirementofhighresolution．Thesyntheticaperturera—darandtheopticalsparseremotesensingsystemsaredesignedbasedoncompressivesensing，theybreakthroughthelimitationofShannon-Nyquisttheoremandrealizeaequivalentorevenbettersig
5、nalrecoverybasedonmuchfewermeasurements．Firstly，thesparserepresentationmatrixisdesignedaccordingtOdifferentchar—acteristicsofthemeasuredtargetsandscenes．Secondly，byminimizingthecross-correlation，thesensingma—trixisselectedwhichcorrespondstOthesparserepresentationmatrix．Fin
6、ally，arecoveryalgorithmsuitabletOlarge-scaleproblemsisinvestigated．Thefeasibilityofthedesignedsparseremotesensingsystemsisvalidatedbythenumericalexperimentsbasedonradarechogeneratedbyaprofessionalelectromagneticscatteringsoft—wareandtheopticalimageofcomplexscenes．Keywords：
7、compressivesensing；syntheticapertureradar；opticslimaging；sparserepresentation；sensingmatrix0引言高分辨觀測(cè)等應(yīng)用需求使得基于Shannon-Nyquist定理建立的傳統(tǒng)遙感成像系統(tǒng)面臨高速率采樣、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等瓶頸問題。壓縮感知理論[1刮提供了一種新的圖像獲取、重構(gòu)方式，使人們能以更少的探測(cè)器、采樣率、數(shù)據(jù)量和功耗，得到與傳統(tǒng)成像體制相當(dāng)，甚至更高質(zhì)量(如分辨率、信噪比等)的圖像。壓縮感知的基本原理可概括為：利用原信號(hào)在特定感知矩陣上的投影作為測(cè)量數(shù)
8、據(jù)，采用稀疏約束重構(gòu)算法可恢復(fù)原信號(hào)，且恢復(fù)所需的測(cè)量數(shù)據(jù)的維數(shù)取決于原信號(hào)的在某種變換域上稀疏性或可壓縮性，而非傳統(tǒng)意義上的信號(hào)帶寬。壓縮感知理論自提出以來(lái)，在雷達(dá)、光學(xué)遙感成
