傳統(tǒng)的逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar,簡稱ISAR）成像采用匹配濾波技術(shù)。近十年來,基于壓縮感知（Compressive sensing,簡稱CS）的成像方法成為ISAR成像研究的熱點(diǎn)�；贑S的ISAR成像方法可以利用少量欠采樣數(shù)據(jù)或不完整的回波數(shù)據(jù)重建出對比度高,旁瓣干擾少的ISAR目標(biāo)圖像�？柭鼮V波（Kalman Filter,簡稱KF）能夠有效利用信號的先驗信息獲得優(yōu)良的估計性能且不易受噪聲干擾,本文將KF與CS ISAR成像相結(jié)合,研究KF框架下的CS ISAR成像方法,借助KF的優(yōu)良估計性能來提升ISAR成像質(zhì)量。首先給出基于直接KF的CS ISAR成像方法。在ISAR目標(biāo)場景空域稀疏的假設(shè)下,ISAR成像可以視為稀疏約束下的凸優(yōu)化問題。在KF濾波框架下,引入了偽測量（Pseudo Measurement,簡稱PM）技術(shù),將待重建目標(biāo)場景散射率的l₁范數(shù)作為額外的一個非線性測量值引入到圖像重建中,通過最小化待重建目標(biāo)場景的l₁范數(shù)來估計待重建場景的最優(yōu)稀疏解。PM能有效控制算法的... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

KF算法更新過程

法對 2.4.1 小節(jié)的三組數(shù)據(jù)分別在距離向與方位向成像。成像結(jié)果如下圖所示。圖 2.2 是對全數(shù)據(jù) p2.3(a)和圖 2.3(b)分別是對 30% plane_data 使用 OM2.4(a)和圖 2.4(b)分別是對 50% plane_data 使用 OM

(a) OMP 方法 (b) 直接 KF 方法圖 2. 3 30% plane_data 直接 KF 成像結(jié)果圖(a) OMP 方法 (b) 直接 KF 方法圖 2. 4 50% plane_data 直接 KF 成像結(jié)果圖使用2.4.2小節(jié)的成像評價指標(biāo)對分別對plane_data 30%數(shù)據(jù)與50%數(shù)據(jù)獲得的成像結(jié)果進(jìn)行定量評價，結(jié)果如表 2.2 所示。表 2. 2 直接 KF 成像方法對欠采樣 Plane_data 數(shù)據(jù)的處理結(jié)果的定量評價30%降采樣 50%降采樣方法 RD OMP 直接 KF OMP 直接 KF

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于參數(shù)化稀疏表征高速目標(biāo)ISAR成像方法[J]. 陳春暉,張群,顧福飛,羅迎.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(02)
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