基于稀疏表示的分布式目標(biāo)sar成像方法研究

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2、＃倍巧２Ｑ１３２１Ｑ２Ｑ３５６學(xué)號(hào)作者姓名聖ｊｉ萬群教授．哥教師．指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及取得的研巧成果。踞我所知，除了文中特別加（＾｜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電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料￣。與我同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。＾作者簽名；日期：如從年玉月Ｍ日論文使用援權(quán)本學(xué)位論

3、文作者完全了解電子科按大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和撼盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可レッ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、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）作者簽名；喊Ｊ導(dǎo)師簽名：冰曰期：年月曰分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基于稀疏表示的分布式目標(biāo)SAR成像方法研究（題名和副題名）李曉（作者姓名）指導(dǎo)教師萬群教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱

4、）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理提交論文日期2016.3.11論文答辯日期2016.5.17學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年6月答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。SyntheticApertureRadarImageFormationforDistributedTargetwithSparseRepresentationAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:S

5、ignalandInfromationProcessingAuthor:XiaoLiSupervisor:Prof.QunWanSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)是一種高分辨率的微波成像雷達(dá)，也是當(dāng)前最重要的微波遙感平臺(tái)。不僅具有全天候全天時(shí)的觀測(cè)優(yōu)點(diǎn)，而且微波頻帶較寬，可采用多模式、多極化和多波段對(duì)目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)，獲取豐富的地物信息。傳統(tǒng)的SAR成像算法已經(jīng)比較成熟，在SAR系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，然而，基于

6、傅里葉變換的成像算法對(duì)相位誤差十分敏感，且無法對(duì)目標(biāo)各向異性散射特性進(jìn)行描述。要獲得高質(zhì)量的SAR圖像，高計(jì)算復(fù)雜度的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償不可避免，系統(tǒng)相位誤差更是很難精確消除。當(dāng)前SAR成像與特征提取技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)是將壓縮感知理論與SAR觀測(cè)模型相結(jié)合，得到稀疏表示下的SAR成像。本文基于稀疏表示方法，對(duì)分布式目標(biāo)SAR成像進(jìn)行了研究，主要研究內(nèi)容如下：（1）簡述壓縮感知理論和SAR成像模型，得到稀疏表示下的SAR成像模型。采用基于電磁散射參數(shù)化模型的典型散射部件對(duì)分布式目標(biāo)成像進(jìn)行研究，并通過對(duì)典型散射部件參數(shù)化空間采樣得到

7、過完備字典。（2）研究正則化約束下的稀疏表示SAR成像。對(duì)稀疏表示SAR成像問題的代價(jià)函數(shù)引入正則化約束，并通過擬牛頓迭代算法求解，得到稀疏約束下的SAR圖像?？疾煺齽t化約束算子和?p范數(shù)對(duì)圖像特征增強(qiáng)的效果。針對(duì)參數(shù)空間過采樣導(dǎo)致字典原子數(shù)過多、原子間互相關(guān)過大的問題，采用順序聚類算法對(duì)過完備字典做預(yù)處理，有效降低了字典原子間相關(guān)性，減小了計(jì)算量。（3）分析SAR成像中的相位誤差問題。對(duì)實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的SAR平臺(tái)抖動(dòng)、航跡偏離導(dǎo)致的平臺(tái)與觀測(cè)場(chǎng)景距離估計(jì)不準(zhǔn)確引起的相位誤差進(jìn)行模型推導(dǎo)，得到包含相位誤差的SAR觀測(cè)

8、模型。將常見的相位誤差歸類為一維相位誤差、二維可分離相位誤差和二維不可分離相位誤差這三種數(shù)學(xué)模型。采用稀疏驅(qū)動(dòng)自聚焦算法對(duì)包含相位誤差的觀測(cè)回波進(jìn)行校正，通過實(shí)驗(yàn)分別驗(yàn)證了稀疏驅(qū)動(dòng)自聚焦算法對(duì)三種相位誤差影響下SAR回波數(shù)據(jù)的成像效果。關(guān)鍵字：合成孔徑雷達(dá)，稀疏表示，分布式目標(biāo)，正則化，擬牛頓迭代。IABSTRACT