本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的高分辨目標(biāo)探測(cè)與信息傳輸研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著軍事技術(shù)的不斷發(fā)展,如何獲得高分辨率的雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)及成像性能成為各國(guó)學(xué)者廣泛研究的問題。然而分辨率的提升是以增大信號(hào)帶寬為代價(jià)的,若按照傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定律進(jìn)行大帶寬信號(hào)的獲取,必將給前端數(shù)據(jù)采集和后端數(shù)據(jù)處理、傳輸帶來巨大壓力。因此如何利用有限的信號(hào)帶寬實(shí)現(xiàn)高分辨目標(biāo)探測(cè)、成像和信息傳輸成為本文的研究重點(diǎn)。壓縮感知理論指出,如果信號(hào)具有稀疏性或可壓縮性,則可以通過遠(yuǎn)低于奈奎斯特的采樣速率實(shí)現(xiàn)信號(hào)的信息重建。該理論通過將信號(hào)從高維空間投影到低維空間,實(shí)現(xiàn)了觀測(cè)數(shù)據(jù)的有效降維,大大突破了傳統(tǒng)采樣定理的限制。本文以壓縮感知理論為基礎(chǔ),通過挖掘目標(biāo)多維空間下的稀疏性,具體針對(duì)雷達(dá)目標(biāo)的一維參量(角度、距離)估計(jì)、二維雷達(dá)成像和以及遙感圖像傳輸三個(gè)方面展開了深入的研究,其主要內(nèi)容如下：(1)本文提出了一種信號(hào)服從廣義柯西先驗(yàn)分布的貝葉斯壓縮感知重構(gòu)算法,并將其應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)的距離和角度探測(cè)。在貝葉斯理論的框架下,本文通過對(duì)信號(hào)指定具有增強(qiáng)稀疏性約束的廣義柯西分布作為先驗(yàn)分布,根據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則推導(dǎo)了相應(yīng)的壓縮感知模型。由于該稀疏先驗(yàn)的對(duì)數(shù)是非凸的導(dǎo)致該模型的求解是一個(gè)非凸優(yōu)化問題。本文通過引入了加權(quán)優(yōu)化策略,將非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為凸的子優(yōu)化問題,大大簡(jiǎn)化了計(jì)算復(fù)雜度。最后,通過挖掘雷達(dá)目標(biāo)在時(shí)域和空域的稀疏性,本文中將所提算法應(yīng)用于超寬帶雷達(dá)的測(cè)距和測(cè)向研究中。仿真實(shí)驗(yàn)表明,相比傳統(tǒng)壓縮感知重構(gòu)算法,所提算法在有限觀測(cè)下能夠獲得更高的探測(cè)分辨率。(2)對(duì)于具有豐富的空域紋理結(jié)構(gòu)的SAR場(chǎng)景,現(xiàn)有的基于固定稀疏表示的壓縮SAR成像方法不能獲得最優(yōu)的圖像重建。針對(duì)這個(gè)問題,本文提出了一種基于結(jié)構(gòu)化稀疏表示的SAR成像算法。該算法通過采用分段自回歸模型構(gòu)造了具有自適應(yīng)稀疏表示能力的結(jié)構(gòu)化稀疏空間。同時(shí),像素之間的結(jié)構(gòu)相似性被引入到所提模型中來進(jìn)一步刻畫圖像區(qū)域的不規(guī)則性�？紤]到SAR成像和分段自回歸模型參數(shù)都是未知的,該算法通過采用交替優(yōu)化方法聯(lián)合實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化稀疏空間更新和SAR成像。仿真實(shí)驗(yàn)表明,相比采用固定字典的壓縮感知SAR成像方法,提出方法在有限采樣數(shù)據(jù)下可以獲得更高質(zhì)量的成像結(jié)果。(3)針對(duì)有限帶寬下臨近空間飛行器和地面間的不穩(wěn)定通信,本文提出了一種穩(wěn)健的基于壓縮感知的多站分級(jí)傳輸方法。該方法主要有兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)：首先,多個(gè)地面站分布在不同位置完成與飛行器連續(xù)和實(shí)時(shí)的通信；其次,該方法通過挖掘觀測(cè)量間的相關(guān)性,提出了一個(gè)基于壓縮感知的可分級(jí)編碼方案,其中雙層編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提高了編碼效率。利用壓縮感知觀測(cè)量的同等重要性,該方法可以有效地降低通信中斷的影響。仿真實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)分組丟包率為30%時(shí),該方法依然可以提供穩(wěn)健的遙感圖像傳輸。同時(shí)針對(duì)lp范數(shù)非凸模型求解算法復(fù)雜度高的問題,本文提出了一種適用于圖像高質(zhì)量重構(gòu)的快速重構(gòu)算法,并將該算法應(yīng)用于多描述編碼。該算法采用了梯度下降方法,利用加權(quán)范數(shù)思想對(duì)下降步長(zhǎng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并通過矩陣求逆的隱式操作大大降低算法的存儲(chǔ)要求。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法的運(yùn)行效率得到了進(jìn)一步提升。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 雷達(dá)探測(cè) SAR成像 信息傳輸
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號(hào)對(duì)照表12-14
• 縮略語對(duì)照表14-18
• 第1章 緒論18-26
• 1.1 研究背景18-20
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-23
• 1.2.1 雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)技術(shù)研究20-22
• 1.2.2 壓縮感知雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)研究22-23
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排23-26
• 第2章 壓縮感知理論簡(jiǎn)介26-38
• 2.1 引言26-27
• 2.2 壓縮感知理論27-32
• 2.3 貝葉斯壓縮感知理論32-36
• 2.4 本章小結(jié)36-38
• 第3章 基于壓縮感知理論的目標(biāo)參量估計(jì)38-64
• 3.1 引言38
• 3.2 基于柯西分布的貝葉斯壓縮感知理論38-48
• 3.3 基于貝葉斯壓縮感知模型的目標(biāo)角度估計(jì)48-57
• 3.3.1 陣列模型48-49
• 3.3.2 基于貝葉斯壓縮感知的高分辨率角度估計(jì)49-55
• 3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析55-57
• 3.4 基于壓縮感知理論的雷達(dá)目標(biāo)測(cè)距57-62
• 3.4.1 基于壓縮感知的超寬帶雷達(dá)探測(cè)模型58-61
• 3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)分析61-62
• 3.5 本章小結(jié)62-64
• 第4章 基于壓縮感知理論的合成孔徑雷達(dá)成像64-90
• 4.1 引言64-66
• 4.2 聚束式SAR成像模型66-68
• 4.3 基于壓縮感知理論的SAR成像68-70
• 4.4 基于結(jié)構(gòu)化稀疏表示的SAR成像70-79
• 4.4.1 結(jié)構(gòu)化的自適應(yīng)稀疏表示70-72
• 4.4.2 隨機(jī)降采樣方案72-73
• 4.4.3 基于結(jié)構(gòu)化稀疏表示的SAR成像73-75
• 4.4.4 仿真結(jié)果與分析75-79
• 4.5 基于自適應(yīng)稀疏表示的壓縮感知SAR成像79-89
• 4.5.1 局部相似性80-81
• 4.5.2 基于自適應(yīng)稀疏表示的SAR成像算法81-84
• 4.5.3 復(fù)雜度分析84
• 4.5.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析84-89
• 4.6 本章小結(jié)89-90
• 第5章 臨近空間下高超聲速飛行器圖像傳輸研究90-108
• 5.1 引言90-92
• 5.2 基于壓縮感知的多站分級(jí)編碼傳輸方法92-94
• 5.3 碼率分配和增強(qiáng)層估計(jì)94-99
• 5.3.1 碼率分配策略94-95
• 5.3.2 增強(qiáng)層觀測(cè)量預(yù)測(cè)95-96
• 5.3.3 仿真結(jié)果與分析96-99
• 5.4 低數(shù)據(jù)率下基于非凸解碼的圖像重建99-107
• 5.4.1 基于梯度投影的非凸模型稀疏信號(hào)重構(gòu)算法100-103
• 5.4.2 基于非凸優(yōu)化模型的多描述編碼圖像重建103-107
• 5.5 本章小結(jié)107-108
• 第6章 總結(jié)與展望108-110
• 6.1 本文內(nèi)容總結(jié)108-109
• 6.2 工作展望109-110
• 參考文獻(xiàn)110-120
• 致謝120-122
• 作者簡(jiǎn)介122-123

【共引文獻(xiàn)】

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