發(fā)布時間：2017-09-15 05:36

  本文關(guān)鍵詞：線陣三維SAR成像技術(shù)研究

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【摘要】：線陣三維合成孔徑雷達(dá)(Liner Array Three Dimensional SAR,LASAR)成像技術(shù)作為一種新體制雷達(dá)成像技術(shù),能夠獲取目標(biāo)三維散射信息,對目標(biāo)進(jìn)行三維立體成像。常規(guī)的線陣三維SAR成像算法,其跨航向分辨受限于Nyquist采樣定理和陣列柵瓣的影響,要求陣元均勻分布且陣元間距盡可能小,導(dǎo)致陣元數(shù)目過多,且傳統(tǒng)算法跨航向分辨函數(shù)旁瓣較高,同時受到瑞利極限的限制導(dǎo)致系統(tǒng)分辨率下降。針對以上缺點(diǎn),本文以現(xiàn)代譜估計理論和壓縮感知理論為出發(fā)點(diǎn),利用少量陣元構(gòu)造的非均勻稀疏陣列,分別研究了基于現(xiàn)代譜估計技術(shù)和基于壓縮感知技術(shù)的線陣三維SAR成像方法,合理設(shè)計陣列分布構(gòu)型,在減少陣元數(shù)目的條件下,有效地抑制了成像旁瓣,提高了跨航向分辨力,同時擴(kuò)大了無模糊成像范圍。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對均勻陣列SAR系統(tǒng),分析了基于正下視單發(fā)多收(Single Input Multi Output,SIMO)模式下的三維成像原理,分析了回波信息及距離歷史,并基于波數(shù)推導(dǎo)了LASAR的系統(tǒng)分辨率及其空變特性。研究線陣三維SAR系統(tǒng)的線性回波模型,并構(gòu)建多維回波矩陣表示形式。進(jìn)一步研究并分析了基于波束形成技術(shù)和基于傅里葉變換的線陣三維SAR成像實現(xiàn)方法。(2)針對均勻陣列SAR的局限性,分析柵瓣出現(xiàn)機(jī)理,提出兩種有效避免柵瓣的非均勻線陣構(gòu)型:互質(zhì)嵌套陣列和隨機(jī)分布陣列,改善了線陣SAR的性能。在非均勻線陣三維SAR構(gòu)型基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了基于迭代自適應(yīng)譜估計(Iterative Adaptive Approach,IAA)三維SAR成像算法,實驗證明了該算法性能的優(yōu)越性,不僅能夠提高分辨能力,也可以有效減少陣元數(shù)目,同時擴(kuò)大無模糊成像范圍。進(jìn)一步,綜合考慮噪聲等影響因素,提出了改進(jìn)的基于噪聲信號聯(lián)合協(xié)方差矩陣的IAA算法,仿真實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法具有更好的抗噪性能,同時對成像區(qū)間選取具有更好的適應(yīng)性,不受系統(tǒng)多普勒參數(shù)限制。(3)進(jìn)行線陣三維SAR稀疏特性分析,探究線陣三維SAR的稀疏表示形式。對于三維SAR較大數(shù)據(jù)率,高度分辨能力較低情況,引入壓縮感知理論,提出基于硬門限的OMP重構(gòu)的非均勻稀疏線陣三維SAR成像算法,基于門限的OMP算法通過設(shè)置重構(gòu)信號的幅度閾值,避免了因信號稀疏度未知造成的誤差,并通過仿真驗證了算法的可行性。(4)給出了線陣三維SAR回波信號的實數(shù)域表示模型,引入壓縮感知理論提出稀疏貝葉斯重構(gòu)算法和稀疏梯度投影算法,進(jìn)行了非均勻稀疏線陣三維SAR成像。仿真實驗證明了算法的可行性和優(yōu)越性。(5)進(jìn)行線陣SAR成像算法性能分析與比對,分別給算法效率、分辨精度以及抗噪性能等分析比較,實驗分析表明基于門限的OMP算法運(yùn)算速度最快,稀疏梯度投影算法的分辨精度和抗噪性能最好,從而對于運(yùn)用壓縮感知技術(shù)進(jìn)行線陣三維SAR成像的稀疏重構(gòu)算法的選擇提供了依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：線陣三維SAR 非均勻稀疏陣列 譜估計 壓縮感知 稀疏重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)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4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國外SAR三維成像技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 國內(nèi)SAR三維成像技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 線陣SAR三維成像基本理論18-35
• 2.1 引言18-19
• 2.2 機(jī)載線陣三維SAR幾何結(jié)構(gòu)及回波分析19-21
• 2.3 線陣三維SAR分辨率特性研究21-26
• 2.3.1 分辨率理論分析21-23
• 2.3.2 跨航向分辨特性仿真23-26
• 2.4 傳統(tǒng)線陣三維SAR成像方法26-32
• 2.4.1 基于波束形成技術(shù)的線陣三維SAR成像方法26-30
• 2.4.2 基于匹配濾波技術(shù)的線陣三維SAR成像方法30-32
• 2.5 線陣SAR回波的線性矩陣表示32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于IAA算法的非均勻線陣三維SAR成像35-53
• 3.1 引言35
• 3.2 陣列柵瓣及非均勻陣列構(gòu)型分析35-40
• 3.3 基于IAA算法的均勻稀疏線陣三維SAR成像方法40-46
• 3.4 基于IAA算法的非均勻線陣三維SAR成像方法46-50
• 3.5 基于廣義噪聲協(xié)方差矩陣的IAA方法50-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第4章 基于壓縮感知的稀疏線陣三維SAR成像53-73
• 4.1 引言53
• 4.2 壓縮感知基本原理53-56
• 4.2.1 壓縮感知理論概述53-55
• 4.2.2 三維場景稀疏特性分析55-56
• 4.3 基于壓縮感知稀疏重構(gòu)算法的線陣三維SAR成像56-69
• 4.3.1 基于硬門限OMP算法的稀疏線陣三維SAR成像56-60
• 4.3.2 基于稀疏貝葉斯算法的稀疏線陣三維SAR成像60-65
• 4.3.3 基于稀疏梯度投影算法的稀疏線陣三維SAR成像65-69
• 4.4 算法性能比較69-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 結(jié)論73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果79-81
• 致謝81

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 汪潔,唐志列,徐險峰;雙光子技術(shù)在三維成像和三維存儲技術(shù)中的應(yīng)用[J];光學(xué)技術(shù);2002年04期

2 李翔;;三維成像技術(shù)及高精度快速三維成像系統(tǒng)研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2006年12期

3 龐守寶;張曉玲;吳X;;機(jī)載下視圓周SAR三維BP成像[J];電子科技;2010年12期

4 葉蔭;劉光炎;孟U，

本文編號：854625