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基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列雷達(dá)凝視成像方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-12 08:44

  本文關(guān)鍵詞:基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列雷達(dá)凝視成像方法研究


  更多相關(guān)文章: 張量 凝視成像雷達(dá) 時(shí)空二維輻射場 壓縮感知


【摘要】:傳統(tǒng)凝視成像雷達(dá)主要是采用實(shí)孔徑雷達(dá)成像技術(shù),通過波束形成產(chǎn)生較窄波束對(duì)目標(biāo)場景進(jìn)行照射,從而對(duì)目標(biāo)場景進(jìn)行成像。其中,分辨率是衡量成像雷達(dá)性能的重要標(biāo)志,根據(jù)瑞利衍射限,提高雷達(dá)方位分辨率的方法是增大天線孔徑和提高發(fā)射信號(hào)的頻率。然而天線孔徑的擴(kuò)展會(huì)導(dǎo)致天線體積和重量的增大,這給天線的設(shè)計(jì)及應(yīng)用帶來較大困難。本文針對(duì)上述問題,研究了多發(fā)射陣列凝視雷達(dá)超分辨成像方法,主要工作分為以下兩個(gè)方面:1.多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)通過發(fā)射隨機(jī)信號(hào),在目標(biāo)場景表面形成輻射場,將散射回波數(shù)據(jù)和輻射場數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)突破瑞利衍射限的超分辨成像。但是其超分辨成像結(jié)果仍不能滿足實(shí)際要求。本文通過對(duì)基于壓縮感知算法的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)系統(tǒng)模型的研究,推導(dǎo)了輻射場和接收數(shù)據(jù)的信號(hào)模型。對(duì)實(shí)測輻射場和理論分析輻射場進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了理論推導(dǎo)輻射場的正確性。利用壓縮感知算法對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,不僅得到了突破瑞利衍射限的成像結(jié)果,而且緩解了成像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理對(duì)計(jì)算機(jī)硬件帶來的壓力,從而驗(yàn)證了該成像方法的有效性。2.傳統(tǒng)基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視雷達(dá)成像方法,首先將二維接收信號(hào)模型進(jìn)行向量化處理為一維信號(hào)模型,然后利用傳統(tǒng)壓縮感知算法進(jìn)行重構(gòu),最后將重構(gòu)得到的一維信號(hào)重排為二維信號(hào)模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)場景的成像。當(dāng)對(duì)大目標(biāo)場景進(jìn)行成像時(shí),這種處理方法導(dǎo)致感知矩陣維數(shù)較大,增加了計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)和壓縮感知重構(gòu)算法的復(fù)雜度。本文針對(duì)實(shí)際問題中遇到的當(dāng)目標(biāo)場景較大時(shí)運(yùn)算復(fù)雜度較高,運(yùn)算時(shí)間較長的問題,借鑒MIMO雷達(dá)系統(tǒng)模型,將單通道接收機(jī)模型改進(jìn)為多通道接收機(jī)模型,從而提出一種基于二階張量的二維信號(hào)模型。針對(duì)改進(jìn)的模型,提出一種基于張量壓縮感知理論的凝視成像方法。通過對(duì)該方法的數(shù)值模擬仿真分析,結(jié)果表明利用張量壓縮感知算法可以極大程度降低算法復(fù)雜度,減少運(yùn)算時(shí)間,并能減輕計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)。尤其在非稀疏大場景情況下,該成像方法仍具有較好的快速成像能力。
【關(guān)鍵詞】:張量 凝視成像雷達(dá) 時(shí)空二維輻射場 壓縮感知
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(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
  • ABSTRACT6-10
  • 符號(hào)對(duì)照表10-11
  • 縮略語對(duì)照表11-14
  • 第一章 緒論14-20
  • 1.1 研究背景與意義14-16
  • 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀16-18
  • 1.2.1 凝視成像雷達(dá)的研究歷史與現(xiàn)狀16-17
  • 1.2.2 壓縮感知算法的研究歷史與現(xiàn)狀17-18
  • 1.3 本論文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新18-20
  • 第二章 張量壓縮感知算法性能研究20-38
  • 2.1 引言20
  • 2.2 壓縮感知算法20-26
  • 2.3 張量壓縮感知算法26-32
  • 2.3.1 張量基本概念26-28
  • 2.3.2 張量壓縮感知算法28-32
  • 2.4 仿真分析32-36
  • 2.5 本章小結(jié)36-38
  • 第三章 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)分析38-48
  • 3.1 引言38
  • 3.2 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)系統(tǒng)模型38-42
  • 3.2.1 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)幾何模型38-39
  • 3.2.2 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)信號(hào)模型39-42
  • 3.3 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)分析42-46
  • 3.3.1 實(shí)測輻射場與理論分析輻射場的比較42-43
  • 3.3.2 實(shí)測數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析43-46
  • 3.4 本章小結(jié)46-48
  • 第四章 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列雷達(dá)凝視成像方法48-58
  • 4.1 引言48
  • 4.2 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)系統(tǒng)模型48-51
  • 4.2.1 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)幾何模型48-49
  • 4.2.2 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達(dá)信號(hào)模型49-51
  • 4.3 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列雷達(dá)成像方法51-53
  • 4.4 仿真分析53-56
  • 4.5 本章小結(jié)56-58
  • 第五章 總結(jié)與展望58-60
  • 5.1 總結(jié)58-59
  • 5.2 展望59-60
  • 參考文獻(xiàn)60-64
  • 致謝64-66
  • 作者簡介66-67

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3 王s,

本文編號(hào):836218


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