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

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【摘要】：傳統(tǒng)凝視成像雷達主要是采用實孔徑雷達成像技術(shù),通過波束形成產(chǎn)生較窄波束對目標場景進行照射,從而對目標場景進行成像。其中,分辨率是衡量成像雷達性能的重要標志,根據(jù)瑞利衍射限,提高雷達方位分辨率的方法是增大天線孔徑和提高發(fā)射信號的頻率。然而天線孔徑的擴展會導(dǎo)致天線體積和重量的增大,這給天線的設(shè)計及應(yīng)用帶來較大困難。本文針對上述問題,研究了多發(fā)射陣列凝視雷達超分辨成像方法,主要工作分為以下兩個方面:1.多發(fā)射陣列凝視成像雷達通過發(fā)射隨機信號,在目標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)進行處理,實現(xiàn)突破瑞利衍射限的超分辨成像。但是其超分辨成像結(jié)果仍不能滿足實際要求。本文通過對基于壓縮感知算法的多發(fā)射陣列凝視成像雷達系統(tǒng)模型的研究,推導(dǎo)了輻射場和接收數(shù)據(jù)的信號模型。對實測輻射場和理論分析輻射場進行對比分析,驗證了理論推導(dǎo)輻射場的正確性。利用壓縮感知算法對實測數(shù)據(jù)進行處理,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)存儲和處理對計算機硬件帶來的壓力,從而驗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)射陣列凝視雷達成像方法,首先將二維接收信號模型進行向量化處理為一維信號模型,然后利用傳統(tǒng)壓縮感知算法進行重構(gòu),最后將重構(gòu)得到的一維信號重排為二維信號模型,從而實現(xiàn)對目標場景的成像。當(dāng)對大目標場景進行成像時,這種處理方法導(dǎo)致感知矩陣維數(shù)較大,增加了計算機的存儲負擔(dān)和壓縮感知重構(gòu)算法的復(fù)雜度。本文針對實際問題中遇到的當(dāng)目標場景較大時運算復(fù)雜度較高,運算時間較長的問題,借鑒MIMO雷達系統(tǒng)模型,將單通道接收機模型改進為多通道接收機模型,從而提出一種基于二階張量的二維信號模型。針對改進的模型,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,減少運算時間,并能減輕計算機的存儲負擔(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 時空二維輻射場 壓縮感知
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表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實測數(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信號模型39-42
• 3.3 基于壓縮感知的多發(fā)射陣列凝視成像雷達實測數(shù)據(jù)分析42-46
• 3.3.1 實測輻射場與理論分析輻射場的比較42-43
• 3.3.2 實測數(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信號模型49-51
• 4.3 基于張量壓縮感知的多發(fā)射陣列雷達成像方法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60-64
• 致謝64-66
• 作者簡介66-67

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本文編號：836218