基于壓縮感知的雷達(dá)成像技術(shù)研究

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1、隸．初太·粵碩士學(xué)位論文萬方數(shù)據(jù)基于壓縮感知的雷達(dá)成像技術(shù)研究萬方數(shù)據(jù)RESEARCHoNRADARIM隊(duì)GINGBASEDoNCoMPRESSIVESENSINGAThesisSubmittedtoGraduateSchoolofSoutheastUniversityfortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringShengJIANGSupervisedbyProfessorPingpingXUNationalMobileCommunicationsResearchLaboratorySchoolofInformationScienceandEngineer

2、ingSoutheastUniversity萬方數(shù)據(jù)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)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。盡我所知，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)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。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明并表示了謝意。簽名—嗶日期—上生型紅』』乙關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說明東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)

3、容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布(包括刊登)論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布(包括刊登)授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理。萬方數(shù)據(jù)摘要壓縮感知是基于矩陣分析、概率統(tǒng)計(jì)的一套利用信號(hào)稀疏性或可壓縮性的信號(hào)處理框架。當(dāng)信號(hào)具有稀疏性或可壓縮性時(shí)，原始信號(hào)可以通過壓縮感知方法以低于奈奎斯特采樣率的采樣值精確地或近似地重構(gòu)。將壓縮感知應(yīng)用于雷達(dá)成像可以降低雷達(dá)的采樣速率，極大降低雷達(dá)的硬件要求和成本。綜上所述，研究壓縮感知雷達(dá)成像具有重要意義。本文主要研究基于壓縮感知的雷達(dá)成像方法，提出等時(shí)間隔降采樣壓縮感知雷達(dá)成像方法。該方法在保持成像精度不變的情況下，能降低對(duì)雷達(dá)回波一半

4、的采樣速率。同時(shí)相比傳統(tǒng)的雷達(dá)成像方法算法，能去除成像旁瓣，提高成像性能。主要研究如下：1．研究合成孔徑雷達(dá)成像模型。雷達(dá)載體主要分為星載雷達(dá)和機(jī)載雷達(dá)。成像模式主要有聚柬式和掃描式。論文首先研究機(jī)載雷達(dá)條帶式正側(cè)視模型；其次，為了之后深入研究雷達(dá)成像算法，研究合成孔徑雷達(dá)成像過程中的兩個(gè)步驟：脈沖壓縮和距離徙動(dòng)校正(RCMC)。2．研究并比較合成孔徑雷達(dá)的成像算法。首先研究距離多普勒算法(RDA)。針對(duì)RDA算法中RCMC插值操作的不足，研究了ChirpScaling算法(CSA)；最后針對(duì)兩者處理數(shù)據(jù)的方式和算法開銷進(jìn)行比較。3．研究壓縮感知的重構(gòu)算法。為進(jìn)一步降低雷達(dá)成像的采樣率，首先研

5、究了貪婪算法中的OMP算法；然后針對(duì)OMP算法精度不足和需要先驗(yàn)信息的缺點(diǎn)，研究凸優(yōu)化算法中的GPSR算法；最后，比較兩者的迭代效率和算法占用時(shí)間，從而選擇GPSR算法作為壓縮感知雷達(dá)成像的重構(gòu)算法。4．提出等時(shí)間隔降采樣壓縮感知雷達(dá)成像方法。首先，論文提出等時(shí)間隔降采樣壓縮感知雷達(dá)成像方法。相比傳統(tǒng)的雷達(dá)成像方法算法，能穩(wěn)定達(dá)到50％的降采樣，同時(shí)能去除成像旁瓣，提高成像性能。最后，研究基于壓縮感知的雷達(dá)成像算法的抗噪聲性能，并與傳統(tǒng)雷達(dá)成像算法在不同噪聲值下進(jìn)行比較。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)，雷達(dá)成像，壓縮感知，基于壓縮感知雷達(dá)成像萬方數(shù)據(jù)ABSTRACTCompressivesensingi

6、sanewframeworkofinformationaCCCSSandprocessing，whichisbasedonanddevelopedonmatrixanalysis，statistictheoryandSOon．CompressivesensingpointoutthatwhensignalissparseorcompressiblethesignaloanberecoveredbyagroupofsamplesobtainedinratemuchlowerthanNyquist．Theadvantagesofcompressivesensingwillsignificantly

7、decreasethehardwareandcostofradarsystem．Themainworkofthisthesisisasfollows：1．Analyzingtheairbornestripmapmodelofsyntheticapertureradarincludingpulsecompressionandrangecellmigrationcorrection(RCMC)。Fir