發(fā)布時(shí)間：2017-05-02 02:05

  本文關(guān)鍵詞：動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像中稀疏重構(gòu)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了更好地從回波中提取出目標(biāo)信息,提高雷達(dá)成像分辨率是最主要的途徑之一�；跁r(shí)空兩維隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法能夠在方位向上獲得超越孔徑衍射極限的分辨率,動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像是一種新的獲取動(dòng)目標(biāo)超分辨特性的成像方法,但是靜止目標(biāo)的關(guān)聯(lián)處理方法不適用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在地基雷達(dá)的空中凝視照射區(qū)域,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)往往具有稀疏分布特性,本文正是利用該稀疏先驗(yàn)信息,重點(diǎn)開展以微波凝視關(guān)聯(lián)成像理論為基礎(chǔ)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)稀疏重構(gòu)技術(shù)研究。 論文首先分析了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)微波凝視關(guān)聯(lián)成像的影響。在靜止目標(biāo)成像模型的基礎(chǔ)上,從成像物理過(guò)程出發(fā),建立了動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像模型,并結(jié)合目標(biāo)稀疏分布特性,將正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)、稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Sparse Bayesian Learning, SBL)和欠定系統(tǒng)局域解法(Focal Underdetermined System Solver, FOCUSS)等經(jīng)典的稀疏重構(gòu)算法應(yīng)用于動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng),仿真分析了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)經(jīng)典稀疏重構(gòu)算法在微波凝視關(guān)聯(lián)成像中的應(yīng)用所帶來(lái)的影響。 其次,研究了動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)稀疏成像算法。在動(dòng)目標(biāo)的成像場(chǎng)景中,若不考慮目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的影響將導(dǎo)致經(jīng)典的稀疏重構(gòu)算法失效,為此,論文提出了兩種動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)稀疏成像算法：(1)針對(duì)隨機(jī)跳頻體制,利用發(fā)射信號(hào)隨機(jī)跳變的特點(diǎn)進(jìn)行速度預(yù)估計(jì),對(duì)輻射場(chǎng)矩陣進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,然后關(guān)聯(lián)處理得到目標(biāo)像；(2)從貝葉斯最大后驗(yàn)角度出發(fā),對(duì)經(jīng)典SBL算法進(jìn)行修改,迭代估計(jì)得到動(dòng)目標(biāo)像以及運(yùn)動(dòng)速度,并仿真驗(yàn)證了所提算法可同時(shí)獲得精確的速度估計(jì)值和高分辨率圖像。 最后,研究了動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像中的網(wǎng)格失配(Off-Grid)問(wèn)題。在將壓縮感知理論應(yīng)用于微波凝視關(guān)聯(lián)成像時(shí),無(wú)論網(wǎng)格劃分的如何細(xì)致,都會(huì)存在網(wǎng)格失配問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出了兩種解決方法：(1)在隨機(jī)跳頻體制下,先由其速度預(yù)估計(jì)方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,再利用網(wǎng)格點(diǎn)位置和網(wǎng)格偏差具有相同稀疏結(jié)構(gòu)的特性,對(duì)經(jīng)典OMP算法進(jìn)行修改,校正網(wǎng)格失配偏差；(2)將動(dòng)目標(biāo)成像問(wèn)題轉(zhuǎn)化為連續(xù)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,利用目標(biāo)稀疏先驗(yàn)信息,設(shè)計(jì)優(yōu)化函數(shù),直接求解散射點(diǎn)位置,避免了經(jīng)典稀疏重構(gòu)算法對(duì)網(wǎng)格的依賴性,而且仿真結(jié)果顯示當(dāng)存在Off-Grid誤差時(shí),該方法獲得了較好的稀疏反演結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 微波凝視關(guān)聯(lián)成像 稀疏重構(gòu) 壓縮感知 網(wǎng)格失配
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 研究背景和意義10-12
• 1.2 微波凝視關(guān)聯(lián)成像技術(shù)12-16
• 1.2.1 微波凝視關(guān)聯(lián)成像發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 微波凝視關(guān)聯(lián)成像基本原理13-16
• 1.3 壓縮感知理論與稀疏重構(gòu)技術(shù)16-20
• 1.3.1 壓縮感知基本理論16-18
• 1.3.2 常用稀疏重構(gòu)算法18-20
• 1.4 論文的主要工作內(nèi)容與章節(jié)安排20-24
• 第2章 動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像建模及分析24-34
• 2.1 概述24
• 2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的微波凝視關(guān)聯(lián)成像過(guò)程建模24-30
• 2.2.1 入射場(chǎng)建模25-26
• 2.2.2 散射場(chǎng)建模26-28
• 2.2.3 接收回波建模28-30
• 2.3 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況下微波凝視關(guān)聯(lián)稀疏成像誤差分析30-34
• 第3章 動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)稀疏成像算法研究34-48
• 3.1 概述34
• 3.2 隨機(jī)跳頻體制下動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法研究34-40
• 3.2.1 隨機(jī)跳頻體制下的時(shí)空兩維隨機(jī)輻射場(chǎng)的構(gòu)造34-36
• 3.2.2 隨機(jī)跳頻體制下的速度預(yù)估計(jì)方法36-38
• 3.2.3 基于速度預(yù)估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法38-39
• 3.2.4 仿真分析39-40
• 3.3 基于SBL的動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法研究40-48
• 3.3.1 稀疏貝葉斯模型40-42
• 3.3.2 稀疏貝葉斯推理42-44
• 3.3.3 SRA-SBL算法44
• 3.3.4 仿真分析44-48
• 第4章 動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)稀疏成像中網(wǎng)格失配問(wèn)題研究48-62
• 4.1 概述48-49
• 4.2 動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像中網(wǎng)格失配問(wèn)題分析49-52
• 4.3 隨機(jī)跳頻體制下的基于OMP的動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法52-56
• 4.3.1 求解模型52-53
• 4.3.2 算法流程53-55
• 4.3.3 仿真分析55-56
• 4.4 基于參數(shù)化字典學(xué)習(xí)的動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像方法56-62
• 4.4.1 求解模型57-58
• 4.4.2 算法流程58-60
• 4.4.3 仿真分析60-62
• 第5章 結(jié)束語(yǔ)62-64
• 5.1 論文工作總結(jié)62-63
• 5.2 后續(xù)工作展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-70
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果70

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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2 韓申生;;強(qiáng)度關(guān)聯(lián)遙感成像技術(shù)[J];航天返回與遙感;2011年05期

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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2 何學(xué)智;微波凝視關(guān)聯(lián)成像的信息處理方法與仿真[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：動(dòng)目標(biāo)微波凝視關(guān)聯(lián)成像中稀疏重構(gòu)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：340055