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《基于壓縮感知的雙站ISAR成像研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、電子科技大學(xué)UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA碩士學(xué)位論文MASTERTHESIS（電子科技大學(xué)圖標）論文題目基于壓縮感知的雙站ISAR成像研究學(xué)科專業(yè)信號與信息處理學(xué)號20112120355作者姓名林冬指導(dǎo)教師范錄宏副教授分類號密級注1UDC學(xué)位論文基于壓縮感知的雙站ISAR成像研究（題名和副題名）林冬（作者姓名）指導(dǎo)教師范錄宏副教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學(xué)位級別碩士專業(yè)學(xué)位類別信號與信息處理提交論文日期2014.3論文答辯日期2014.5學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2014年6月答辯委員會主
2、席評閱人注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。BISTATICISARIMAGINGALGORITHMBASEDONCOMPRESSEDSENSINGAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:LinDongAdvisor:LuhongFanAssociateProfessorSchool:SchoolofElectronicEngineering獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師
3、指導(dǎo)下進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本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日論文使用授權(quán)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)保留并向國家有關(guān)部門或機構(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)庫進行檢索，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)
4、位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日摘要摘要雙站逆合成孔徑雷達（雙站ISAR）相較于單站逆合成孔徑雷達其作用距離更遠，而且由于雙站ISAR的收發(fā)雷達分置，它的抗干擾能力、抗截獲能力等安全性能也更為出色，因此雙站ISAR具有較高的民用及軍用價值。但是正是由于收發(fā)雷達分置以及雙站夾角，雙站ISAR成像的分辨率低于相應(yīng)的單站ISAR，且雙站ISAR目標通常為非合作目標，其運動規(guī)律性未知，導(dǎo)致接收端雷達可能收到缺失不完整的回波信號，如果對此回波采用傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣方法，無法得到無失真的目標圖像，傳統(tǒng)的解決方法是增大發(fā)射雷達信號的帶寬來提高距離分辨率，而在信號缺失部
5、分利用線性插值或者全極點模型匹配法，但是這兩種方法無法在雙站夾角過大或者信號稀疏度過高時使成像結(jié)果達到理想分辨率。壓縮感知（CompressiveSensing,CS）理論指出，在對稀疏信號進行采樣時，可以對該信號進行遠低于奈奎斯特采樣率的壓縮采樣得到少量測量值，再采取合適的優(yōu)化算法來重構(gòu)原始信號。本文將壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于雙站ISAR成像中，針對實際情況中大雙站夾角與稀疏孔徑帶來的成像低分辯問題，圍繞相關(guān)重構(gòu)理論，從以下幾個方面展開了研究：（1）由傳統(tǒng)信號采樣理論的缺點引出壓縮感知理論，著重闡述壓縮感知技術(shù)中的三個最關(guān)鍵步驟：信號的稀疏表示、觀測矩陣的構(gòu)造以及信號的重構(gòu)算法。為后文
6、基于壓縮感知的雙站ISAR成像算法奠定理論基礎(chǔ)。（2）介紹傳統(tǒng)的雙站ISAR成像算法之一RD算法，分析該算法的分辨率。著重分析雙站夾角大小對分辨率的影響、稀疏孔徑對分辨率的影響，從而引出后文將壓縮感知理論應(yīng)用于大雙站夾角ISAR成像中。（3）把壓縮感知理論應(yīng)用到雙站ISAR成像算法中。先分析轉(zhuǎn)臺成像模型并用步進頻率信號作為發(fā)射信號得到目標回波，再根據(jù)回波構(gòu)造稀疏基以得到回波的稀疏表示，然后構(gòu)造適當(dāng)?shù)挠^測矩陣，把信號投影到更低維的空間上得到觀測樣本，最后將問題轉(zhuǎn)化成從觀測樣本中重構(gòu)原始信號。在重構(gòu)信號的問題上，利用貪婪算法和基于范數(shù)最小化的凸優(yōu)化算法來解決。在理論研究后，通過仿真實驗
7、對各算法成像的有效性進行了驗證與分析。并對比了基于凸優(yōu)化算法的GPSR重構(gòu)算法、BP重構(gòu)算法和基于貪婪算法的OMP重構(gòu)算法以及GAPES重構(gòu)算法。（4）通過仿真實驗從重構(gòu)誤差、抗噪性能對各種重構(gòu)算法進行了對比分析。關(guān)鍵詞：壓縮感知，雙站ISAR，稀疏信號，高分辨，重構(gòu)算法IABSTRACTABSTRACTComparedwithtraditionalinversesyntheticapertureradar(ISAR),BistaticISARhaslargerrad
