本文關(guān)鍵詞：單比特合成孔徑雷達稀疏成像技術(shù)的研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：壓縮感知理論提供了一種新的數(shù)據(jù)獲取與處理方法。當(dāng)一定條件滿足時,對于稀疏的信號,可以通過低于Nyquist頻率的采樣率對信號進行采集,并能夠通過稀疏優(yōu)化的方法對信號進行恢復(fù)。壓縮感知理論把采樣和壓縮同時進行,即能通過較少的數(shù)據(jù)量對信號進行恢復(fù)。近年來,有研究指出,在一定條件下,僅僅通過測量值的符號信息也能夠?qū)崿F(xiàn)對信號的穩(wěn)定重構(gòu),也就是單比特壓縮感知。與傳統(tǒng)壓縮感知不同,單比特壓縮感知是通過降低樣本的量化比特精度而不是減少樣本的數(shù)量來減少數(shù)據(jù)量的,實現(xiàn)起來更加方便。在數(shù)據(jù)采集端,只需要用比較器代替量化器,而比較器具有速度快、成本低、功耗低、不存在非線性失真和飽和失真等優(yōu)勢。在合成孔徑雷達成像的應(yīng)用中,高分辨的需求往往會導(dǎo)致大量的回波數(shù)據(jù),而單比特量化會極大的減輕系統(tǒng)的負擔(dān)。本文研究了基于單比特測量的合成孔徑雷達成像,針對稀疏的場景,利用單比特壓縮感知的方法,提高成像的質(zhì)量。論文在緒論部分首先介紹了合成孔徑雷達的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀,接著簡要介紹了基于傳統(tǒng)壓縮感知進行稀疏成像的原理與方法,最后引出了基于單比特測量的合成孔徑雷達成像的發(fā)展現(xiàn)狀,并指出了一些仍需解決的問題,而如何解決這些問題構(gòu)成了論文主要的研究內(nèi)容。第二章介紹了單比特壓縮感知進行信號恢復(fù)的理論與方法。第三章首先驗證了線性調(diào)頻信號構(gòu)成的卷積矩陣的二元嵌入穩(wěn)定性質(zhì),以確保在合成孔徑雷達成像體制中運用單比特壓縮感知理論的可行性。接著,提出了一種基于單比特壓縮感知的合成孔徑雷達成像算法。最后,通過仿真實驗,驗證了該算法的有效性,并討論了與傳統(tǒng)壓縮感知相比的優(yōu)勢以及所能達到的分辨率。第四章針對合成孔徑雷達成像的實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)噪聲較大的情況,從而研究了對噪聲魯棒性能強的算法。本章從貝葉斯理論出發(fā),對噪聲建模,并通過變分推理的方法進行參數(shù)估計。仿真實驗證明了在高斯噪聲存在的條件下該方法的有效性,并給出了用于單比特合成孔徑雷達成像時的效果。第五章針對稀疏優(yōu)化算法對分布在連續(xù)空間的參數(shù)進行參數(shù)估計時需要進行網(wǎng)格劃分而導(dǎo)致的Off-grid問題,提出了兩種解決方案。一種是通過原子范數(shù)的方法,從根本上拋棄了對連續(xù)空間離散化的做法。然而這種方法消耗的計算資源太多,不易于實際應(yīng)用,所以只研究了進行距離壓縮的情況。另一種是基于參數(shù)攝動的自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù),通過把目標(biāo)位置當(dāng)做未知參數(shù),在迭代中不斷更新網(wǎng)格位置使其接近目標(biāo),復(fù)雜度大大降低并具有較高的重構(gòu)精度。仿真實驗驗證了兩種方法都具有較好的解決Off-grid問題的能力。第六章針對稀疏優(yōu)化方法消耗的計算資源往往較多,對于大尺度問題難以應(yīng)用的問題,提出了一種基于近似觀測的低復(fù)雜度單比特合成孔徑雷達成像算法。該算法把傳統(tǒng)的基于快速傅里葉變換的聚焦方法與單比特壓縮感知方法相結(jié)合,能夠極大地減少算法的空間和時間復(fù)雜度。仿真和基于實際回波數(shù)據(jù)的實驗也驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:A new method of data acquisition and processing is presented in this paper .

【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】：2016
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1372897