本文選題：壓縮感知　切入點：雙站ISAR　出處：《電子科技大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【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(Compressive Sensing,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?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。
[Abstract]:Bistatic inverse synthetic Aperture Radar (bistatic synthetic Aperture Radar) has a longer operating range than the single station inverse synthetic Aperture Radar (ISAR), and its anti-jamming ability and anti-interception capability are also better because of the bistatic ISAR's transceiver and transceiver. Therefore, bistatic ISAR is of high civilian and military value, but the resolution of bistatic ISAR imaging is lower than that of the corresponding mono-station ISAR because of the transceiver radar separation and bistatic angle, and the bistatic ISAR target is usually a non-cooperative target. The unknown regularity of its motion may result in the radar receiving incomplete missing echo signal. If the traditional Nyquist sampling method is used, the target image can not be obtained without distortion. The traditional solution is to increase the bandwidth of the transmitted radar signal to improve the range resolution, and the linear interpolation or full pole model matching method is used in the missing part of the signal. However, these two methods can not achieve the ideal resolution when the bistatic angle is too large or the signal is sparse. A small amount of measured data can be obtained by compressed sampling with a much lower sampling rate than Nyquist sampling rate, and then a suitable optimization algorithm is adopted to reconstruct the original signal. In this paper, compression sensing technique is applied to bistatic ISAR imaging. In order to solve the problem of low resolution caused by large bistatic angle and sparse aperture, the compression sensing theory is derived from the shortcomings of traditional signal sampling theory. In this paper, three key steps in compression sensing technology, namely sparse representation of signals, are discussed. The construction of observation matrix and the reconstruction algorithm of signal are introduced. Rd algorithm, one of the traditional bistatic ISAR imaging algorithms, is introduced in this paper, which lays a theoretical foundation for the bistatic ISAR imaging algorithm based on compression perception. The resolution of the algorithm is analyzed. The influence of bistatic angle size on the resolution and the effect of sparse aperture on the resolution are analyzed. Then the compression sensing theory is applied to the large bistatic angle ISAR imaging. The compression sensing theory is applied to the bistatic ISAR imaging algorithm. Firstly, the imaging model of the turntable is analyzed and the step frequency signal is used as the transmitting signal to get the target echo. Then the sparse basis is constructed according to the echo to obtain the sparse representation of the echo, and then an appropriate observation matrix is constructed to project the signal onto a lower dimensional space to obtain the observation sample. Finally, the problem is transformed to reconstruct the original signal from the observation sample. The greedy algorithm and the convex optimization algorithm based on norm minimization are used to solve the problem. The validity of each algorithm is verified and analyzed by simulation experiments, and the GPSR reconstruction algorithm based on convex optimization algorithm is compared with the OMP reconstruction algorithm based on greedy algorithm and the GAPES reconstruction algorithm. Simulation experiment from reconstruction error, The anti-noise performance is compared and analyzed for various reconstruction algorithms.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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