本文選題：逆合成孔徑雷達(dá)　切入點(diǎn)：壓縮感知　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)圖像在目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)分類等多種應(yīng)用中具有十分重要的地位,如何提高其距離和方位向的分辨率是重要的研究方向。目前,雖然有很多算法能達(dá)到高分辨率成像,但是當(dāng)測量數(shù)據(jù)減少或者數(shù)據(jù)丟失時(shí),這類算法已不再適用。然而,壓縮感知(Compressive Sensing,CS)作為一種新興的信號(hào)處理技術(shù),可以有效地解決此問題。如何將壓縮感知理論應(yīng)用到雷達(dá)成像領(lǐng)域,進(jìn)而獲得高分辨率的雷達(dá)圖像具有重要的研究意義。本文分析了三種稀疏重建算法,相比于其他算法,平滑零范數(shù)算法是速度最快,效果最好的重建算法,其復(fù)雜度可降低2-3個(gè)數(shù)量級(jí)。該算法主要的思想是用一種連續(xù)的函數(shù)去近似零范數(shù),然后對函數(shù)進(jìn)行分析求解。然而,平滑零范數(shù)的求解問題是非凸問題,其代價(jià)函數(shù)高度不平滑,具有較多的局部最小值。原始算法的初值采用的是最小二乘解,是一個(gè)較為粗略的解。針對此問題,本文結(jié)合加權(quán)思想,在第四章提出了一種改進(jìn)的平滑零范數(shù)算法(MSL0),并通過大量仿真驗(yàn)證其性能。同時(shí),分析了ISAR圖像的稀疏特性,以信號(hào)重構(gòu)為主要目的,將原始的成像分析模型轉(zhuǎn)換成壓縮感知成像模型,并有效地將提出的MSL0算法與ISAR成像結(jié)合起來,通過實(shí)測數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證其有效而穩(wěn)健的性能�；诙鄿y量矢量(Multiple Measurement Vector,MMV)方法及加權(quán)優(yōu)化思想,本文提出了一種基于混合范數(shù)的稀疏重建算法(RWL2,0),大量仿真實(shí)驗(yàn)證明其具有較好的重建性能。圍繞“如何對整個(gè)成像域進(jìn)行處理”這個(gè)問題,建立了新的雷達(dá)回波信號(hào)分析模型,并將提出的RWL2,0算法應(yīng)用到該模型。實(shí)驗(yàn)仿真證明,該成像算法具有較低的重構(gòu)誤差,較高的重構(gòu)信噪比及分辨率較高的成像效果。
[Abstract]:Inverse Synthetic Aperture ISAR (inverse synthetic Aperture Radar) image plays an important role in many applications, such as target recognition, target classification and so on. How to improve the range and azimuth resolution is an important research direction. Although there are many algorithms that can achieve high resolution imaging, such algorithms are no longer applicable when measurement data is reduced or data is lost. However, compression sensing is a new signal processing technology. This problem can be solved effectively. How to apply the theory of compressed sensing to radar imaging and obtain high resolution radar images is of great significance. In this paper, three sparse reconstruction algorithms are analyzed, which are compared with other algorithms. The smoothing zero-norm algorithm is the fastest and most effective reconstruction algorithm, and its complexity can be reduced by 2-3 orders of magnitude. The main idea of the algorithm is to approximate the zero norm with a continuous function, and then analyze and solve the function. The problem of smoothing zero norm is a non-convex problem, whose cost function is not smooth and has more local minimum. The initial value of the original algorithm is the least square solution, which is a rough solution. In chapter 4, an improved zero-norm smoothing algorithm is proposed, and its performance is verified by a large number of simulations. At the same time, the sparse characteristics of ISAR images are analyzed, the main purpose of which is signal reconstruction. The original imaging analysis model is converted into a compression sensing imaging model, and the proposed MSL0 algorithm is effectively combined with the ISAR imaging. The effectiveness and robustness of the proposed method are verified by the simulation of measured data. Based on the multiple Measurement vector MMV method and the weighted optimization idea, the proposed method is used to improve the performance of the system. A sparse reconstruction algorithm based on mixed norm is presented in this paper. A large number of simulation experiments show that the algorithm has good reconstruction performance. A new radar echo signal analysis model is established around the problem of "how to deal with the whole imaging domain". The proposed RWL2O algorithm is applied to the model. The experimental results show that the proposed algorithm has lower reconstruction error, higher SNR and higher resolution.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1672260