基于壓縮感知的雷達(dá)高分辨成像技術(shù)研究.pdf

1、雷達(dá)高分辨成像技術(shù)是雷達(dá)發(fā)展的一個(gè)重要研究方向，它在場(chǎng)景觀測(cè)、目標(biāo)特征分析和目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。分辨力是衡量雷達(dá)成像質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，然而高分辨力對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)提出了更高要求，使得以Nyquist-Shannon采樣定理為基礎(chǔ)的信號(hào)處理方法面臨著較多的困難，高速數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)和傳輸、大數(shù)據(jù)量快速處理等問題對(duì)硬件系統(tǒng)和資源都提出了巨大挑戰(zhàn)，這些困難限制了雷達(dá)分辨力的進(jìn)一步提高，因而尋求新的數(shù)據(jù)采集和成像方法成為雷達(dá)成像技術(shù)

2、發(fā)展迫切需要解決的問題。
　　近年提出的壓縮感知（Compressive Sensing，CS）理論為雷達(dá)成像技術(shù)提供了新思路，它不受Nyquist-Shannon采樣定理限制，也突破了時(shí)頻不確定原理局限，能夠?yàn)槔走_(dá)成像提供更高的分辨力。本文以 CS理論及其在雷達(dá)成像中的應(yīng)用為基礎(chǔ)，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)CS高分辨成像、噪聲水平未知背景下CS高分辨成像、低信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）下逆合成孔徑雷達(dá)（Inver

3、se Synthetic Aperture Radar，ISAR）CS高分辨成像等問題進(jìn)行了深入分析和研究，主要工作如下：
　　1、基于CS的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)速度補(bǔ)償和成像研究。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)速度補(bǔ)償精度直接關(guān)系到高分辨成像效果，本文在分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)步進(jìn)頻率波形高分辨成像影響的基礎(chǔ)上，提出一種時(shí)域相關(guān)與 CS相結(jié)合的精確速度補(bǔ)償方法。該方法對(duì)相鄰兩幀高分辨像做時(shí)域相關(guān)處理獲得目標(biāo)速度粗估計(jì)值，對(duì)速度粗補(bǔ)償后的兩幀回波數(shù)據(jù)做共軛相乘處理得到具有最

4、大幅值的中心頻率項(xiàng)，通過建立中心頻率項(xiàng)稀疏表示字典，并求解稀疏度為1的約束優(yōu)化問題獲得目標(biāo)速度精確估計(jì)值，實(shí)現(xiàn)速度精確補(bǔ)償。同時(shí)開展隨機(jī)頻率波形運(yùn)動(dòng)目標(biāo) CS成像算法研究，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。
　　2、噪聲水平未知背景下CS高分辨成像研究。噪聲背景下CS高分辨成像效果受到噪聲水平影響，而噪聲水平通常是未知的。本研究在分析噪聲背景下CS高分辨成像模型基礎(chǔ)上，針對(duì)單個(gè)寬帶脈沖高分辨成像，提出一種基于滑動(dòng)子序列噪聲水平估計(jì)的CS信號(hào)重建方法

5、，將回波采樣數(shù)據(jù)劃分成子序列，建立子序列相關(guān)矩陣對(duì)噪聲水平進(jìn)行估計(jì)，并把估計(jì)結(jié)果用于CS信號(hào)重建，實(shí)現(xiàn)高分辨成像。
　　3、低SNR下基于CS的ISAR成像方法研究。低SNR下ISAR壓縮感知成像存在噪聲污染問題，為提高成像質(zhì)量，本研究提出一種散射區(qū)域加權(quán) CS成像算法。該方法利用目標(biāo)散射區(qū)域信息對(duì)冗余字典中的原子進(jìn)行加權(quán)以修正CS重建算法，從而抑制噪聲污染，提高 ISAR成像效果。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法有效性。

6、>　　4、低SNR下ISAR成像中CS快速重建算法實(shí)際應(yīng)用研究。ISAR成像對(duì)實(shí)時(shí)性有較高的要求，然而低SNR下CS快速重建算法存在噪聲敏感性，致使成像結(jié)果受到嚴(yán)重噪聲影響。為此本研究從提高回波信號(hào)SNR角度著手，并兼顧短CPI成像需求，提出一種子序列奇異值分解近似方法。該方法利用回波信號(hào)稀疏性，建立子序列矩陣，通過奇異值分解去除主分量噪聲，并由主分量重建原始信號(hào)，獲得高SNR回波信號(hào)用于CS成像。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法有效