本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的三維激光成像雷達(dá)恢復(fù)算法的研究及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 激光成像雷達(dá) 壓縮感知 恢復(fù)算法 正交匹配追蹤算法 梯度投影算法

【摘要】：壓縮感知理論(Compressive Sensing)是一種使用少量的數(shù)據(jù)采樣的信號(hào)處理方法。它能夠以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣頻率的方式在同一時(shí)間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和壓縮,并精確復(fù)原原始信號(hào)。該理論明顯地降低系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的需求,進(jìn)而節(jié)省了數(shù)據(jù)處理的時(shí)間以及系統(tǒng)硬件成本。壓縮感知理論的核心內(nèi)容有三個(gè)方面：(1)信號(hào)的稀疏表示；(2)測(cè)量矩陣的構(gòu)造；(3)信號(hào)的重構(gòu)。本文研究的主要內(nèi)容是信號(hào)重構(gòu)算法以及兩種不同的壓縮感知激光雷達(dá)應(yīng)用方式。壓縮感知理論有三大要素：信號(hào)稀疏性、測(cè)量矩陣以及快速魯棒的重構(gòu)算法。三者的設(shè)計(jì)與選擇直接影響信號(hào)的重構(gòu)速率以及還原精度,其中壓縮感知重構(gòu)算法經(jīng)過(guò)大量研究,能夠歸并為四大類(lèi),即凸優(yōu)化算法,貪心算法,統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法和組合算法。四種算法各有所長(zhǎng),文中我們對(duì)梯度投影(GPSR)、迭代閾值(IST)和正交匹配追蹤(OMP)等幾種具有代表性的算法進(jìn)行了詳述和對(duì)比。通過(guò)這些基礎(chǔ)算法的研究,對(duì)日后改進(jìn)算法的提出有重要意義。針對(duì)OMP算法的局限性,進(jìn)一步提出了優(yōu)化的OMP算法。先對(duì)二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換,得到含有不同特征信息的子圖像,再分別對(duì)子圖像進(jìn)行壓縮采樣正交匹配算法,最后統(tǒng)一進(jìn)行小波逆變換得到恢復(fù)圖像。這樣做的好處是,分別對(duì)各個(gè)特征的子圖像處理,排除了相互之間的干擾,從而得到更好的處理效果。本文還設(shè)計(jì)了兩種壓縮感知雷達(dá)。第一種壓縮感知激光雷達(dá)是基于DMD微鏡來(lái)實(shí)現(xiàn)壓縮采樣,具體原理是通過(guò)微鏡的不同翻轉(zhuǎn)狀態(tài)模擬測(cè)量矩陣的數(shù)值從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體反射光信號(hào)的光路調(diào)制,得到的數(shù)據(jù)經(jīng)由優(yōu)化后的OMP算法處理。另外一種是全波形激光雷達(dá),應(yīng)用壓縮感知,不僅可以大大降低數(shù)據(jù)采集量,而且不需要昂貴的高速ADC,大幅度降低了實(shí)驗(yàn)成本,系統(tǒng)是由單個(gè)光電二極管搭配多路門(mén)選通積分電路來(lái)實(shí)現(xiàn)壓縮采樣。通過(guò)FPGA倍頻來(lái)控制積分電路的開(kāi)關(guān)狀態(tài)模擬測(cè)量矩陣—-Toeplitz矩陣,采樣數(shù)據(jù)可以直接通過(guò)解卷積恢復(fù)目標(biāo)位置,同時(shí)也獲取了全波形數(shù)據(jù),便于數(shù)據(jù)分析。
【關(guān)鍵詞】：激光成像雷達(dá) 壓縮感知 恢復(fù)算法 正交匹配追蹤算法 梯度投影算法
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究目的和意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 三維成像激光雷達(dá)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 壓縮感知雷達(dá)成像研究歷史與現(xiàn)狀15-17
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 壓縮感知的理論框架19-28
• 2.1 壓縮感知理論的主要內(nèi)容20-26
• 2.1.1 信號(hào)的稀疏性研究22-23
• 2.1.2 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)23-25
• 2.1.3 信號(hào)重構(gòu)25-26
• 2.2 壓縮感知理論的應(yīng)用26-27
• 2.2.1 理論應(yīng)用26
• 2.2.2 分布式壓縮感知應(yīng)用26
• 2.2.3 信息采樣應(yīng)用26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于壓縮感知的三維激光雷達(dá)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)28-45
• 3.1 理論成象模型28-32
• 3.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)32-33
• 3.3 圖像重構(gòu)算法33-43
• 3.3.1 凸優(yōu)化算法34-36
• 3.3.2 貪婪算法36-39
• 3.3.3 優(yōu)化后的算法39-43
• 3.3.3.1 優(yōu)化后OMP算法39-41
• 3.3.3.2 優(yōu)化后IST算法41-43
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與討論43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于壓縮感知的全波形激光雷達(dá)應(yīng)用45-53
• 4.1 基于TOEPLITZ矩陣的壓縮采樣45-48
• 4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與討論48-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 5 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-57
• 作者簡(jiǎn)介57-58

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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本文編號(hào)：735945