【摘要】：在雷達成像中,壓縮感知(Compressive Sensing,CS)的應用明顯降低了雷達系統(tǒng)的采樣速率,而且減少了雷達回波數(shù)據(jù)的存儲量,還能顯著改良成像質(zhì)量。壓縮感知的應用雖然帶來了諸多優(yōu)點,但是,其缺點也是顯而易見的,如增加了計算復雜度和計算機內(nèi)存消耗。于是,基于近似觀測的壓縮感知雷達成像方法應運而生,該方法既保留了壓縮感知的固有優(yōu)點,又很好地降低了計算復雜度和計算機內(nèi)存消耗。因此,研究基于近似觀測的壓縮感知雷達成像方法在實際應用中所面臨的問題,將具有重要的理論價值和應用潛力。本文以基于近似觀測的壓縮感知雷達成像方法作為研究基礎,探討了該方法在應用時將會遇到的問題,比如雷達位置不確定性所帶來的回波數(shù)據(jù)的相位誤差,以及當成像場景不是直接稀疏所造成的壓縮感知成像方法無法直接使用等。本文的內(nèi)容安排如下:第一章首先介紹了合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)的發(fā)展史。然后,介紹了壓縮感知理論以及該理論所帶來的優(yōu)勢。最后,介紹了研究基于近似觀測壓縮感知雷達成像的意義,以及該成像方法在使用中將會遇到的問題。第二章首先介紹了壓縮感知理論所包括的基本知識、感知矩陣的性質(zhì)和信號重構(gòu)算法。其次,介紹了基于近似觀測壓縮感知雷達成像相對于傳統(tǒng)的壓縮感知雷達成像和匹配濾波成像這三者之間的優(yōu)勢和劣勢,比較時側(cè)重四個方面:計算機內(nèi)存消耗、計算復雜度、成像質(zhì)量以及是否需要滿足壓縮感知條件。然后,針對已有的步進頻SAR成像方法的不足,提出了基于近似觀測的步進頻壓縮感知SAR成像方法,提出的方法在實現(xiàn)步進頻SAR成像時,不但保留了壓縮感知所固有的優(yōu)點,而且相對于傳統(tǒng)的壓縮感知SAR成像方法,顯著降低了計算復雜度和計算機內(nèi)存消耗。最后,通過仿真結(jié)果驗證了本章提出的方法的有效性。第三章首先介紹了合成孔徑雷達成像的信號模型和由雷達位置不確定性所造成的相位誤差模型。其中,信號模型包括:線調(diào)頻波形、步進頻波形、隨機頻波形。然后,解決了壓縮感知SAR成像中,雷達位置不確定性所帶來的觀測模型失配問題和相位誤差問題。已有的具有相位誤差校正功能的CS-SAR成像方法的顯著缺點是計算復雜度高、計算機內(nèi)存消耗大,為了應對這一不足,提出了基于近似觀測的CS-SAR成像的相位誤差校正方法,相對于已存在的CS-SAR成像的相位誤差校正方法,本文提出的方法顯著地降低了計算復雜度和計算機內(nèi)存消耗。最后,仿真和實驗結(jié)果驗證了所提出的方法在存在1D相位誤差和加權(quán)1D相位誤差時是十分有效的。第四章首先簡要回顧了 SAR成像中的信號模型和近似觀測模型。然后,解決了雷達成像場景中同時存在稀疏目標和空間擴展目標的情況,即壓縮感知理論無法直接使用,需要對成像場景進行稀疏表示。雖然已經(jīng)有相關(guān)文獻進行了混合稀疏表示(Mixed Sparse Representation MSR)的研究,但是已有的混合稀疏表示框架存在一定的缺點。本章針對已有的混合稀疏表示方法的不足,提出了新的混合稀疏表示方法。最后,仿真和實驗結(jié)果展示了本文提出的方法不僅可以有效地處理復值SAR圖像,而且擁有比Chirp Scaling算法和已存在的MSR方法更加出眾的性能。第五章解決了當相位誤差和成像場景不稀疏兩種情況同時存在的問題。雖然已有的成像方法可以解決壓縮感知SAR成像的相位誤差校正,并且也有文獻可解決雷達成像場景中同時存在稀疏目標和空間擴展目標的情況,但是,當兩個問題同時存在時,已有的成像方法無法聯(lián)合解決這兩個問題。于是,本文提出了基于混合稀疏表示的壓縮感知雷達成像的相位誤差校正方法,本方法不但能夠處理雷達成像場景中同時存在稀疏目標和空間擴展目標的情況,而且能夠有效校正雷達位置不確定性所帶來的相位誤差。最后,仿真結(jié)果對本章提出的方法給出了有效的驗證。第六章對全文進行了總結(jié),并且對未來工作進行了展望。
【圖文】：

我們不得不考慮，Ｕ范數(shù)凸松弛成為１＾范數(shù)，這種松弛方法得到逡逑的優(yōu)化問題所求出的解，，是否能夠保證可靠地獲得稀疏解。一個直觀的解釋如逡逑圖２．１所示，Ｌ，范數(shù)有助于獲得一個稀疏解。在圖中，假設ｇｅＲ２，使用１＾范逡逑數(shù)和Ｌ２范數(shù)所得到的信號恢復方法如圖中所示，實線表示的線性約束，虛線表逡逑示的是Ｌ！范數(shù)和［＾范數(shù)球面，當范數(shù)球面從半徑為0逐漸增加到與實線相切逡逑時，切點就是優(yōu)化問題所得到的最優(yōu)解。因此，圖中的切點會對應于兩種情況逡逑（ｐ＝ｌ和ｐ＝２）所對應的代價函數(shù)極小化后得出的最優(yōu)解。經(jīng)過觀察就可以得逡逑出，如果我們使用的是Ｌ，范數(shù)，那么得到的解將會落在兩個坐標軸中的一個，逡逑１３逡逑

根據(jù)獲得的近似觀測算子，我們就可以獲取基于近似觀測的ＣＳ－ＳＡＲ成像逡逑模型，如下所示逡逑ｍＧｉｎ｛ｌｓ－Ｉ（Ｇ）Ｌ＋亭ｌｕ｝邐（２．３４）逡逑其中，｜｜．｜｜／？是矩陣的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范數(shù)，Ａ＞０是一個正則化參數(shù)，｜｜Ｇ｜｜ｎ＝｜ｖｅｃ（Ｇ）｜逡逑是／ｕ偽矩陣范數(shù)。正則化項｜｜Ｇ｜｜Ｕ＆可以被替換成｜ｖｅＣ（Ｇｆ邋（其中ＯＳｇＳｌ），逡逑來實現(xiàn)成像結(jié)果的特征增強�；蛘呤鞘褂弥丶訖�(quán)的方法，也可以促進成像場景逡逑的稀疏性［６７，邋６８］。在本章中，我們簡單地設置＾邋＝邋１，因為廣泛使用的軟閾值對逡逑應于９＝１，并且該軟閾值算子可以被解析地表達。然后，由于觀測算子是線性逡逑的，該優(yōu)化問題就可以通過迭代閾值算法求解逡逑Ｇ’＋＇Ｅ＾ｈ＋ｚ＾Ｓ－Ｉｐ）｝）邐（２．３５）逡逑其中，／／是步長，他控制了算法的收斂速度。是閾值收縮算子，它被如下逡逑定義逡逑（＾ｕ）邐＆邋／＾（（５１２）…Ｅｕ＾（Ｇ１Ａｒ）逡逑－
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2679233