本文關(guān)鍵詞： 低空環(huán)境 頻率步進信號 旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達 Omega-K算法 壓縮感知　出處：《西安電子科技大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著直升機載等低空飛行器井噴式發(fā)展,低空飛行器的飛行安全及自主避險問題引起人們的廣泛關(guān)注。針對低空環(huán)境感知中的感知能力受限于平臺載荷、回波信噪比低、傳統(tǒng)采樣數(shù)據(jù)量大等問題,依次開展了步進頻雷達低空障礙物超分辨一維成像、頻率步進信號旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達(ROSAR)成像、基于壓縮感知的旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達成像的方法研究。為了實現(xiàn)低空避險,提前感知危險信息,提高低空障礙物成像分辨率,提出了步進頻雷達低空障礙物超分辨一維成像。首先,對原始回波信號去噪得到觀測矢量,并構(gòu)造字典矩陣;然后,通過改進的零空間調(diào)整算法獲得一維超分辨距離像。該方法解決了常規(guī)壓縮感知對噪聲敏感、已知散射點個數(shù)及傳統(tǒng)方法中IFFT后出現(xiàn)冗余問題,可用于步進頻雷達低空障礙物檢測與定位,是實現(xiàn)低空飛行器自主避險的前提。旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達利用直升機旋翼的工作特點,可以實現(xiàn)360度環(huán)形成像,相比機頭實孔徑由于旋轉(zhuǎn)合成孔徑增大,能夠檢測更弱的目標和獲得更高的分辨力。直接發(fā)射線性調(diào)頻大帶寬信號的ROSAR難以滿足直升機平臺對載荷尺寸和重量的要求。發(fā)射中心載頻步進瞬時窄帶信號的ROSAR,能夠降低硬件復(fù)雜度,但帶來了信號處理有效積累的難題。針對此難題,提出了脈沖間距離走動校正的頻率步進ROSAR成像方法。首先,推導(dǎo)了頻率步進信號旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達的幾何模型;然后,提出了頻率步進雷達脈沖間距離走動及其頻域校正方法;接著,采用Omega-K算法實現(xiàn)觀測場景的高分辨成像;最后,對距離與方位分辨率性能影響進行詳細的分析。計算機仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性以及高分辨性能。針對高分辨、高重頻旋轉(zhuǎn)式合成孔徑雷達奈奎斯特采樣數(shù)據(jù)量大與傳統(tǒng)算法運算復(fù)雜度高的問題,提出了基于壓縮感知的ROSAR成像方法。首先,在觀測場景滿足稀疏特性的前提下,方位向通過以稀疏孔徑的方法獲取降采樣的原始數(shù)據(jù);然后,在距離向使用匹配濾波方法實現(xiàn)距離向脈沖壓縮;最后,在方位向則通過求解最小1l范數(shù)優(yōu)化問題恢復(fù)方位向散射系數(shù),從而完成ROSAR成像。與傳統(tǒng)的距離-多普勒ROSAR成像方法相比,該方法在減少所需原始數(shù)據(jù)量的同時(可壓縮至30%),降低算法復(fù)雜度,提升方位分辨率與壓低方位旁瓣。計算機仿真結(jié)果驗證了該算法的正確性和有效性。
[Abstract]:With the helicopter low altitude aircraft such as the development of blowout, low altitude aircraft flight safety and self hedging problems caused widespread concern. In low altitude environment perception perception is limited by the load of the platform, the echo signal-to-noise ratio is low, the problem of large amount of data sampling and traditional, in order to carry out the step frequency radar low altitude obstacle super resolution one dimensional imaging, step frequency signal of rotating synthetic aperture radar (ROSAR) imaging, the research method of rotary synthetic aperture radar imaging based on compressed sensing. In order to realize the low hedge, ahead of perceived danger information, improve the low obstacle resolution, put forward step frequency radar low altitude obstacle super-resolution imaging. The first one the original echo signal denoising, observation vector, and construct the dictionary matrix; then, obtain the one-dimensional super resolution range profile by adjusting algorithm. The improved null space The conventional method to solve the compressed sensing is sensitive to noise and redundancy problems after IFFT and the number of known scattering points in traditional method, can be used for step frequency radar low altitude obstacle detection and location, is the realization of low altitude aircraft self hedging premise. Synthetic aperture radar using characteristics of helicopter rotor rotating, can achieve 360 ring head imaging, compared to the real aperture due to the rotation of the synthetic aperture increases, can detect weak targets and obtain higher resolution. The direct emission of LFM signals with wide bandwidth ROSAR to meet the requirements of the helicopter platform on the load size and weight. The launch center carrier frequency step instantaneous narrowband signal ROSAR, can reduce the hardware complexity but the problem of signal processing of effective accumulation. In order to solve this problem, put forward the stepped frequency pulse range walk correction in ROSAR imaging method. First of all, is derived The geometric model of the stepped frequency signal of rotating synthetic aperture radar; then put forward the stepped frequency radar pulse and frequency range walk correction method; then Omega-K algorithm is used to realize high resolution imaging to observe the scene; finally, a detailed analysis of the effects of distance and azimuth resolution. The simulation results verify the effectiveness the algorithm and the performance of high resolution. For high resolution, high frequency rotary synthetic aperture radar data with the traditional Nyquist sampling algorithm with high computational complexity, the ROSAR imaging method based on compressed sensing. Firstly, based on the observed scene meet the sparsity, azimuth through access to sparse method the aperture to reduce the original sampling data; then, in the distance to use matching filtering method to realize the distance to the pulse compression; finally, in azimuth by solving the Small 1L norm optimization problem back azimuth scattering coefficient, thus completing the ROSAR imaging. Compared with the traditional range Doppler ROSAR imaging method, the method to reduce the required amount of the original data (at the same time can be compressed to 30%), reduce the complexity of the algorithm, improve azimuth resolution and low pressure range sidelobe. The simulation results verify the the correctness and effectiveness of the algorithm.

【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：V275.1;TN957.52

【共引文獻】

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本文編號：1538849