發(fā)布時間：2019-01-10 12:48

【摘要】：高分辨的ISAR圖像在目標(biāo)分類識別中有重要的意義,傳統(tǒng)的逆合成孔徑雷達(ISAR)成像方法,方位向的分辨率受限于相干積累時間。由于成像目標(biāo)的非合作性和強機動性,依靠增加相干積累時間來提高ISAR圖像方位向的分辨率,對于雷達系統(tǒng)和成像算法是不現(xiàn)實的。本文是基于強散射點在ISAR圖像中只占有很小的一部分,也就是ISAR圖像是稀疏的這一先驗知識,分析了利用壓縮感知,共稀疏和小波域混合高斯模型,在短相干積累時間內(nèi)實現(xiàn)ISAR超分辨成像可行性,并分別給出了基于這些理論的ISAR超分辨成像的方法。通過實測ISAR數(shù)據(jù)來驗證這些算法的有效性,實驗結(jié)果顯示我們提出的算法可以得到高質(zhì)量的超分辨ISAR圖像。本文首先在傳統(tǒng)的基于壓縮感知成像的基礎(chǔ)上,提出了一種基于多層壓縮感知成像的方法。把ISAR成像過程分為多個階段,使得ISAR圖像方位向的分辨率逐步提高。在每個階段把ISAR成像看作一個稀疏編碼的過程,散射系數(shù)就是編碼系數(shù)。編碼矩陣和解碼矩陣構(gòu)成一個多層感知器,利用誤差反向傳播算法(BP)優(yōu)化解碼矩陣和編碼矩陣,使得重構(gòu)的ISAR回波數(shù)據(jù)誤差最小。在編碼過程之后加入了激勵函數(shù),大大簡化了稀疏度控制稀疏選擇的難度。解碼矩陣看作一個稀疏字典,基于壓縮感知理論,利用平滑零范數(shù)算法(SL0),恢復(fù)出ISAR圖像,然后方位向進行逆傅里葉變換,得到等效回波數(shù)據(jù),作為下個階段的輸入。方位向的分辨率在每個階段都高于前一階段,最后輸出超分辨的ISAR圖像。本文接著提出了一種基于共稀疏的ISAR超分辨成像方法。不同于傳統(tǒng)的基于壓縮感知的成像方法是一種逆問題求解,我們構(gòu)造一種正向求解的成像模型。我們把相位誤差的調(diào)節(jié)和解析操作算子的學(xué)習(xí)結(jié)合起來,學(xué)習(xí)得到的解析算子可以把回波映射到高維多普勒空間。此外為了加強算法對噪聲的魯棒性,我們加入了正則項,利用增強拉格朗日算法來逼近去噪的信號。為了利用ISAR圖像的稀疏性,我們受到正交匹配追蹤算法的啟發(fā),對其作了一些改進,使其適應(yīng)我們的正向模型,利用修改的正交匹配追蹤算法恢復(fù)出目標(biāo)強散射點,得到聚焦好,噪聲少的高質(zhì)量的超分辨ISAR圖像。本文的最后提出了一種基于小波域混合高斯模型的ISAR超分辨成像方法。傳統(tǒng)的基于壓縮感知的ISAR成像,是利用約束來實現(xiàn)去噪的,當(dāng)信噪比很低的條件下,壓縮感知會把一些噪聲點也作為強散射目標(biāo)點恢復(fù)出來。在共稀疏超分辨成像的基礎(chǔ)上,把恢復(fù)的散射系數(shù)距離多普勒域轉(zhuǎn)換到小波域,小波低頻部分是ISAR圖像的平滑部分,利用小波低頻系數(shù)建立混合高斯模型,用期望最大算法(EM)估計參數(shù),成功的分離了目標(biāo)點和噪聲點,背景點,然后再反向調(diào)節(jié)解析操作算子,使得解析操作算子得到優(yōu)化,然后利用共稀疏理論恢復(fù)出ISAR圖像小波系數(shù),經(jīng)過小波逆變換得到ISAR圖像,使得我們可以在很低信噪比的條件下仍能得到清晰的ISAR超分辨圖像。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2406330