基于压缩感知的sar成像算法分析

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1、万方数据哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字):日期:年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学

2、有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字):导师(签字):日期:年月日年月日万方数据万方数据基于压缩感知的SAR成像算法研究摘要随着现代信息技术的高

3、速发展,信号的采样以及处理显得日益重要,尤其是基于原始Nyquist采样定理的高频信号采样,对硬件系统的要求甚高,迫切需要一种可以打破传统采样模式的新技术以降低采样频率。在高分辨率雷达成像中较常用的是合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR),随着研究的不断深入,已经提出并实现了许多可行的高分辨成像算法,但都受限于Nyquist采样定理,面临着采样率高、数据量大、数据传输、存储以及快速处理困难等问题。作为一种新的数据采集方法和信号处理方法,压缩感知理论应运而生,使高速采样的难题得到了解决的可能。本文针对上述亟

4、待解决的问题,研究了一种新的基于压缩感知的SAR成像算法,可通过降采样完成成像过程,以解决雷达信号的高频采样对硬件的超高要求。针对已有稀疏度估计方法存在的两种缺陷提出一种更加合理快速的估计方法,并在详细分析现有几种稀疏重建算法优缺点的基础上,对它们进行改进及组合,提出了两种新的算法。首先,在研究压缩感知理论的基础上,分析了使用压缩感知理论进行信号处理的流程,包括信号稀疏化、信号采样和现有的信号重建算法,并对各种重建算法通过仿真分析其优点和缺点。其次,研究了合成孔径雷达成像的基本原理,论述了一些传统的成像算法,如距离-多普勒算法、线频调

5、变标法以及距离徙动法等。详细介绍了距离-多普勒算法并给出了仿真结果,另外给出了两种较常用的高分辨谱估计算法及其证明,并提出SAR技术面临的问题:高速采样对雷达系统中A/D转换技术及硬件电路的高要求,还有雷达数据本身不健全对分辨率的约束等。最后,基于压缩感知在SAR中的应用现状,详细研究了基于压缩感知的SAR成像技术,推导了补空间匹配追踪算法的理论过程,改进了正交匹配追踪算法和梯度追踪算法,并将它们分别与补空间匹配追踪算法结合,从而提出两种新的信号重建算法,并通过MATLAB对它们进行了仿真验证。经过仿真验证了这两种改进算法的正确性,并

6、且能够得到高分辨率的雷达图像,另外也可以对SAR图像进行压缩及较好的重建,减少存储和传输的压力,且重建速度有明显的提升。通过理论分析及系统仿真验证表明,将压缩感知理论应用到雷达成像系统中的确可以解决高速采样的问题,并且也可以得到高分辨率的图像,具有一定的实际应用价值。关键词:压缩感知;SAR成像;降采样;信号重建算法万方数据哈尔滨工程大学硕士学位论文万方数据基于压缩感知的SAR成像算法研究ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofmoderninformationtechnology,thesignalsamp

7、lingandprocessingisincreasinglyimportant.SincethehighfrequencysignalsamplingbasedonoriginalNyquistsamplingtheoremhasahighdemandofhardwaresystem,anewtechnologywhichcanbreakthetraditionalmodeofsamplingisurgentlyneedtoreducethesamplingfrequency.SyntheticApertureRadar(Synth

8、eticApertureRadar,SAR)isakindofmorefrequentlyusedhighresolutionRadarimagingtechnology.Withthedeepeningoftheres

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