本文選題：逆合成孔徑雷達(dá)　切入點(diǎn)：壓縮感知　出處：《物理學(xué)報(bào)》2016年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)實(shí)際逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像時(shí)帶寬有限、方位孔徑稀疏的小角度回波數(shù)據(jù)條件下,常規(guī)算法的成像分辨率不高等問(wèn)題,基于壓縮感知理論,提出了一種低信噪比條件下的二維聯(lián)合布雷格曼迭代快速I(mǎi)SAR超分辨成像算法.首先,將雷達(dá)回波構(gòu)建為距離頻域-方位多普勒域的二維稀疏表示模型,在此基礎(chǔ)上,將二維超分辨成像問(wèn)題轉(zhuǎn)換為二維聯(lián)合壓縮感知的稀疏重構(gòu)問(wèn)題;其次,為了避免重構(gòu)時(shí)向量化操作帶來(lái)的復(fù)雜度,提出了二維聯(lián)合布雷格曼迭代算法,為實(shí)現(xiàn)快速重構(gòu),將加權(quán)殘量迭代、估計(jì)停滯步長(zhǎng)與感知矩陣條件數(shù)優(yōu)化三種加快收斂速度的思想相結(jié)合,既利用了布雷格曼迭代在低信噪比條件下的重構(gòu)能力又能保證快速成像.最后仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在欠采樣和低信噪比條件下本文算法能夠縮短成像時(shí)間,且具備更好的噪聲魯棒性.
[Abstract]:In view of the limited bandwidth and sparse azimuth aperture of small angle echo data in real inverse synthetic Aperture Radar (ISAR) imaging, the resolution of conventional algorithms is not high, which is based on the theory of compression sensing. In this paper, a two-dimensional combined Bregman iterative ISAR super-resolution imaging algorithm with low signal-to-noise ratio is proposed. Firstly, the radar echo is constructed as a two-dimensional sparse representation model in the range frequency-azimuth Doppler domain. In order to avoid the complexity of vectorization operation, a two-dimensional joint Bragman iterative algorithm is proposed to achieve fast reconstruction, in order to avoid the complexity of the vectorization operation, the two-dimensional super-resolution imaging problem is converted to the sparse reconstruction problem of two-dimensional joint compression sensing. The weighted residuals iteration, the estimation of stagnation step size and the optimization of the condition number of perceptual matrix are combined to accelerate the convergence rate. The reconstruction ability of Bregman iteration under low signal-to-noise ratio (SNR) is utilized and the fast imaging is guaranteed. Finally, the simulation results show that the proposed algorithm can shorten the imaging time under the condition of under-sampling and low signal-to-noise ratio (SNR). And has better noise robustness.
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院三系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61179014)資助的課題~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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