基于压缩感知的雷达成像技术研究

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时间:2019-02-26

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1、隶.初太·粤硕士学位论文万方数据基于压缩感知的雷达成像技术研究万方数据RESEARCHoNRADARIM队GINGBASEDoNCoMPRESSIVESENSINGAThesisSubmittedtoGraduateSchoolofSoutheastUniversityfortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringShengJIANGSupervisedbyProfessorPingpingXUNationalMobileCommunicationsResearchLaboratorySchoolofInformationScienceandEngineer

2、ingSoutheastUniversity万方数据学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名—哔日期—上生型红』』乙关于学位论文使用授权的说明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内

3、容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。万方数据摘要压缩感知是基于矩阵分析、概率统计的一套利用信号稀疏性或可压缩性的信号处理框架。当信号具有稀疏性或可压缩性时,原始信号可以通过压缩感知方法以低于奈奎斯特采样率的采样值精确地或近似地重构。将压缩感知应用于雷达成像可以降低雷达的采样速率,极大降低雷达的硬件要求和成本。综上所述,研究压缩感知雷达成像具有重要意义。本文主要研究基于压缩感知的雷达成像方法,提出等时间隔降采样压缩感知雷达成像方法。该方法在保持成像精度不变的情况下,能降低对雷达回波一半

4、的采样速率。同时相比传统的雷达成像方法算法,能去除成像旁瓣,提高成像性能。主要研究如下:1.研究合成孔径雷达成像模型。雷达载体主要分为星载雷达和机载雷达。成像模式主要有聚柬式和扫描式。论文首先研究机载雷达条带式正侧视模型;其次,为了之后深入研究雷达成像算法,研究合成孔径雷达成像过程中的两个步骤:脉冲压缩和距离徙动校正(RCMC)。2.研究并比较合成孔径雷达的成像算法。首先研究距离多普勒算法(RDA)。针对RDA算法中RCMC插值操作的不足,研究了ChirpScaling算法(CSA);最后针对两者处理数据的方式和算法开销进行比较。3.研究压缩感知的重构算法。为进一步降低雷达成像的采样率,首先研

5、究了贪婪算法中的OMP算法;然后针对OMP算法精度不足和需要先验信息的缺点,研究凸优化算法中的GPSR算法;最后,比较两者的迭代效率和算法占用时间,从而选择GPSR算法作为压缩感知雷达成像的重构算法。4.提出等时间隔降采样压缩感知雷达成像方法。首先,论文提出等时间隔降采样压缩感知雷达成像方法。相比传统的雷达成像方法算法,能稳定达到50%的降采样,同时能去除成像旁瓣,提高成像性能。最后,研究基于压缩感知的雷达成像算法的抗噪声性能,并与传统雷达成像算法在不同噪声值下进行比较。关键词:合成孔径雷达,雷达成像,压缩感知,基于压缩感知雷达成像万方数据ABSTRACTCompressivesensingi

6、sanewframeworkofinformationaCCCSSandprocessing,whichisbasedonanddevelopedonmatrixanalysis,statistictheoryandSOon.CompressivesensingpointoutthatwhensignalissparseorcompressiblethesignaloanberecoveredbyagroupofsamplesobtainedinratemuchlowerthanNyquist.Theadvantagesofcompressivesensingwillsignificantly

7、decreasethehardwareandcostofradarsystem.Themainworkofthisthesisisasfollows:1.Analyzingtheairbornestripmapmodelofsyntheticapertureradarincludingpulsecompressionandrangecellmigrationcorrection(RCMC)。Fir

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