【摘要】：含轉(zhuǎn)動部件目標(biāo)和自旋目標(biāo)是逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)在實際應(yīng)用中較為常見的兩種旋轉(zhuǎn)目標(biāo)。目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)運動使得ISAR成像的難度大為增加,傳統(tǒng)的成像方法不再適用。本文分析了目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)運動對ISAR成像造成的影響,并且從目標(biāo)的高分辨距離像和ISAR圖像等的結(jié)構(gòu)稀疏特性入手,去解決旋轉(zhuǎn)目標(biāo)ISAR成像過程中的一系列關(guān)鍵問題。論文的研究工作主要包括:1、研究了信號處理領(lǐng)域中廣泛存在的聯(lián)合稀疏信號和塊稀疏信號的反演方法。對于具有直線結(jié)構(gòu)的聯(lián)合稀疏信號,本文采用雙曲正切混合范數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建出相應(yīng)的非凸優(yōu)化問題,然后利用優(yōu)化-最小化(Majorization-Minimization,MM)的方法轉(zhuǎn)化為便于求解的凸問題,以便反演具有聯(lián)合稀疏特性的原始信號。對于塊結(jié)構(gòu)信息(塊的大小、位置和形狀)未知的塊稀疏信號,本文將待反演區(qū)域劃分為多個互相重疊的網(wǎng)格塊,然后在稀疏貝葉斯框架下學(xué)習(xí)信號的局部結(jié)構(gòu),并且將學(xué)習(xí)獲得的結(jié)構(gòu)信息用于反演,局部結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和信號反演這兩個步驟交替進行直到算法收斂。仿真結(jié)果表明,本文所提的結(jié)構(gòu)稀疏反演方法在低信噪比和低觀測數(shù)據(jù)量的條件下能較好地恢復(fù)信號的結(jié)構(gòu),同時抑制虛假點,其性能優(yōu)于傳統(tǒng)的稀疏反演方法,這為后續(xù)的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)結(jié)構(gòu)稀疏成像奠定了基礎(chǔ)。2、研究了含轉(zhuǎn)動部件目標(biāo)的微多普勒效應(yīng)消除方法。對于較大轉(zhuǎn)動半徑(即轉(zhuǎn)動半徑大于0.5倍距離分辨率)的部件,正弦曲線形狀的微動信號破壞了高分辨距離像的聯(lián)合稀疏結(jié)構(gòu),本文對高分辨距離像中的信號賦予伯努利-高斯的先驗概率,并且令同一距離單元內(nèi)的信號有相同的先驗分布參數(shù),以便通過強制信號的聯(lián)合稀疏來消除微動信號。然后采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的方法從近似后驗分布中抽取樣本,在迭代過程中更新反演結(jié)果。當(dāng)部件的轉(zhuǎn)動半徑較小時(即轉(zhuǎn)動半徑小于0.5倍距離分辨率時),微多普勒效應(yīng)會破壞時頻域信號的組稀疏(即一維信號的聯(lián)合稀疏)特性,本文提出了一種平滑l2/l信(Smoothed l2/l0,SL2L0)算法,在時頻域中通過促進組稀疏來消除微多普勒效應(yīng),然后利用反演出的主體時頻分量獲得主體部分的回波,最后通過稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)方位壓縮來獲得主體圖像。仿真結(jié)果表明,所提方法能較好地消除微多普勒效應(yīng)的影響,從而得到清晰的主體圖像。3、研究了自旋目標(biāo)距離壓縮過程中高分辨距離像距離走動的校正方法。對于目標(biāo)自旋引起的越距離單元徙動(Migration ThroughRangeCells,MTRC),本文將快頻率與慢時間的耦合相位項寫入觀測矩陣中,這樣可實現(xiàn)慢時間關(guān)于快頻率的尺度伸縮變換,從而使兩者解耦。然后基于方位壓縮后信號的組稀疏特性,采用混合l2/l1范數(shù)約束下的交替方向乘子算法求解線性方程。由于該方法采用組稀疏反演,避免了插值步驟,因此可獲得比Keystone變換方法更好的MTRC校正效果。除了快頻率與慢時間耦合所造成的MTRC,距離維稀疏反演面臨的Off-grid 問題還會使得散射點的能量分散到周圍的距離單元內(nèi),導(dǎo)致高分辨距離像出現(xiàn)無規(guī)律的距離走動。為了消除Off-grid問題的影響,本文首先對觀測矩陣做關(guān)于距離變量的一階泰勒展開,得到包含網(wǎng)格偏移量的修正回波模型。其次,對高分辨距離像賦予能促進聯(lián)合稀疏的玻爾茲曼機先驗概率,以便維持直線結(jié)構(gòu),消除無規(guī)律的距離走動。最后采用期望最大化的方法交替更新隱變量和模型參數(shù)。仿真結(jié)果顯示出本文方法能有效地消除高分辨距離像中的距離走動。4、研究了自旋目標(biāo)方位壓縮過程中的自聚焦問題和方位定標(biāo)問題。本文提出了一種新穎的成像信號模型來同時描述初相誤差和高階相位。然后,在求解目標(biāo)圖像的過程中引入塊稀疏約束,利用散射點之間的關(guān)聯(lián)性來維持弱散射點,以便得到更為準(zhǔn)確的成像結(jié)果。基于塊稀疏約束下反演的目標(biāo)圖像,本文通過最大化似然函數(shù)來分別估計初相誤差和高階相位,并對其加以校正。分析發(fā)現(xiàn),高階相位的大小與目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)角速度有關(guān)。通過高階相位就可以獲得目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角速度,從而求出方位分辨率的大小,實現(xiàn)成像結(jié)果的方位定標(biāo)。仿真結(jié)果表明,本文方法能實現(xiàn)良好的自聚焦效果,并且得到方位定標(biāo)后的目標(biāo)圖像。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.52
【圖文】：

邐第１章緒論邐逡逑獻中常見的兩維信號和一維信號的塊狀結(jié)構(gòu)。其中，深色部分表示非零元逡逑素所處的區(qū)域。這些塊狀結(jié)構(gòu)的共同特點是非零元素聚焦在一起。圖１．６表示的逡逑是兩維信號中直線形狀的聯(lián)合稀疏（ＪｉｏｎｔＳｐａｒｓｅ）結(jié)構(gòu)［２６］，這種結(jié)構(gòu)的特點是其逡逑各列有相同的支撐集，也就是各列中非零元素的位置是相同的。如果將圖１．６中逡逑的兩維信號每列首尾相接排列為一個長矢量，則該矢量具有組稀疏（ＧｒｏｕｐＳｐａｒｓｅ）逡逑結(jié)構(gòu)［２＇圖１．６中的每一列對應(yīng)一個組，可以看出組稀疏信號的每一組中非零元逡逑素的位置是固定的。實際上，組稀疏可以視為聯(lián)合稀疏在矢量中的情形。逡逑＾邐２ＢＪ２ｍ邋邐？邐：邋Ｚ邋邐逡逑一

邐第１章緒論邐逡逑傳統(tǒng)稀疏反演算法（如ＢＰｔＷ，ＯＭＰｔ２＇邋ＳＢＵＷ等）只是強調(diào)信號中非零元逡逑素的個數(shù)，而結(jié)構(gòu)稀疏反演算法則進一步考慮了非零元素的相對位置關(guān)系，這樣逡逑可以利用信號除稀疏性之外的結(jié)構(gòu)信息，可以降低稀疏表征的自由度［３１］，便于在逡逑較少觀測數(shù)據(jù)的條件下尋找到更為準(zhǔn)確的反演結(jié)果，同時由于利用了信號元素之逡逑間的關(guān)聯(lián)性，可以較好地恢復(fù)信號中的微弱分量。實際情形中的噪聲或者干擾一逡逑般不具有與信號類似的結(jié)構(gòu)特性，結(jié)構(gòu)稀疏反演算法的抗噪性相比于傳統(tǒng)算法也逡逑能得到較大的提升。本文考慮利用ＩＳＡＲ圖像、高分辨距離像等的結(jié)構(gòu)稀疏特性逡逑去解決旋轉(zhuǎn)目標(biāo)ＩＳＡＲ成像中的一系列關(guān)鍵問題。逡逑

【參考文獻】

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1 劉建偉;崔立鵬;羅雄麟;;組稀疏模型及其算法綜述[J];電子學(xué)報;2015年04期

2 吳宏林;王殊;;利用組稀疏特性的寬帶壓縮頻譜感知[J];信號處理;2014年03期

3 李志丹;和紅杰;尹忠科;陳帆;仁青諾布;;基于塊結(jié)構(gòu)稀疏度的自適應(yīng)圖像修復(fù)算法[J];電子學(xué)報;2013年03期

4 郭景峰;李賢;;基于群稀疏的結(jié)構(gòu)化字典學(xué)習(xí)[J];中國圖象圖形學(xué)報;2012年11期

5 孫洪;張智林;余磊;;從稀疏到結(jié)構(gòu)化稀疏:貝葉斯方法[J];信號處理;2012年06期

6 佟雨兵;張其善;祁云平;;基于PSNR與SSIM聯(lián)合的圖像質(zhì)量評價模型[J];中國圖象圖形學(xué)報;2006年12期

7 王根原,保錚;一種基于自適應(yīng)Chirplet分解的逆合成孔徑雷達成像方法[J];電子學(xué)報;1999年03期

8 保錚，王根原，羅琳;逆合成孔徑雷達的距離─瞬時多普勒成像方法[J];電子學(xué)報;1998年12期

9 保錚,鄧文彪,楊軍;ISAR成像處理中的一種運動補償方法[J];電子學(xué)報;1992年06期

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1 王天云;分布式雷達稀疏成像技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

2 丁麗;MIMO雷達稀疏成像的失配問題研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 楊予昊;自旋目標(biāo)運動成像與靜止目標(biāo)凝視成像方法及關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

本文編號：2725649