基于壓縮感知的ISAR成像算法研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR）圖像在目標(biāo)識別、目標(biāo)分類等多種應(yīng)用中具有十分重要的地位，如何提高其距離和方位向的分辨率是重要的研究方向。目前，雖然有很多算法能達(dá)到高分辨率成像，但是當(dāng)測量數(shù)據(jù)減少或者數(shù)據(jù)丟失時，這類算法已不再適用。然而，壓縮感知（CS）作為一種新興的信號處理技術(shù)，可以有效地解決此問題。如何將壓縮感知理論應(yīng)用到雷達(dá)成像領(lǐng)域，進(jìn)而獲得高分辨率的雷達(dá)圖像具有重要的研究意義。
　　本文分析了三種稀疏重建算法，相比于其他算法，平滑

2、零范數(shù)算法是速度最快，效果最好的重建算法，其復(fù)雜度可降低2-3個數(shù)量級。該算法主要的思想是用一種連續(xù)的函數(shù)去近似零范數(shù)，然后對函數(shù)進(jìn)行分析求解。然而，平滑零范數(shù)的求解問題是非凸問題，其代價函數(shù)高度不平滑，具有較多的局部最小值。原始算法的初值采用的是最小二乘解，是一個較為粗略的解。針對此問題，本文結(jié)合加權(quán)思想，在第四章提出了一種改進(jìn)的平滑零范數(shù)算法（MSL0），并通過大量仿真驗證其性能。同時，分析了ISAR圖像的稀疏特性，以信號重構(gòu)為主要

3、目的，將原始的成像分析模型轉(zhuǎn)換成壓縮感知成像模型，并有效地將提出的MSL0算法與 ISAR成像結(jié)合起來，通過實測數(shù)據(jù)仿真驗證其有效而穩(wěn)健的性能。基于多測量矢量（MMV）方法及加權(quán)優(yōu)化思想，本文提出了一種基于混合范數(shù)的稀疏重建算法（RWL2,0），大量仿真實驗證明其具有較好的重建性能。圍繞“如何對整個成像域進(jìn)行處理”這個問題，建立了新的雷達(dá)回波信號分析模型，并將提出的RWL2,0算法應(yīng)用到該模型。實驗仿真證明，該成像算法具有較低的重構(gòu)誤差