基于稀疏重構(gòu)的SAR成像技術(shù)研究.pdf

1、隨著高分辨SAR成像技術(shù)的廣泛應(yīng)用，雷達(dá)需要發(fā)射大帶寬信號(hào)。在Nyquist采樣定理框架下，這造成了雷達(dá)系統(tǒng)的采樣率升高、數(shù)據(jù)量變大、實(shí)時(shí)處理及硬件實(shí)現(xiàn)困難。然而，雷達(dá)回波信號(hào)本身具有稀疏性質(zhì)，這使得打破Nyquist采樣定理的限制并利用稀疏信號(hào)進(jìn)行 SAR成像處理成為可能。其中，壓縮感知（Compressive Sensing，CS）與矩陣填充（Matrix Completion，MC）理論是處理稀疏信號(hào)的常見方法，將其應(yīng)用于SAR成

2、像領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯。與此同時(shí)，目前壓縮感知理論中觀測(cè)矩陣與重構(gòu)算法的設(shè)計(jì)方法仍然有待完善，將其利用梯度下降法進(jìn)行改進(jìn)具備一定的研究?jī)r(jià)值。
　　本文圍繞稀疏SAR成像方法展開研究，主要工作內(nèi)容如下：
　　1.介紹了 SAR回波信號(hào)模型和距離多普勒算法，分別利用點(diǎn)目標(biāo)模型和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)算法的正確性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　2.研究了基于壓縮感知的SAR成像模型，對(duì)雷達(dá)回波的稀疏性進(jìn)行了分析。以此為基礎(chǔ)，研究了稀疏基矩陣和觀測(cè)矩陣

3、的構(gòu)造方式，并轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了基于壓縮感知的SAR成像處理。分別在距離維、方位維以及二維應(yīng)用壓縮感知理論進(jìn)行點(diǎn)目標(biāo)仿真，仿真結(jié)果表明該方法在降低采樣數(shù)據(jù)量的同時(shí)能夠大幅度提高分辨率。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的成像結(jié)果同樣驗(yàn)證了其有效性。
　　3.在壓縮感知SAR成像方法的基礎(chǔ)上，對(duì)觀測(cè)矩陣和重構(gòu)算法進(jìn)行了改進(jìn)。首先簡(jiǎn)單介紹了梯度下降法。然后分析了表征觀測(cè)矩陣性能的因素，并利用梯度下降法改進(jìn)該因素，從而達(dá)到改進(jìn)觀測(cè)矩陣的目的。仿真實(shí)驗(yàn)中新

4、方法表現(xiàn)出了更好的重構(gòu)性能。最后介紹了OMP算法與SL0算法，并利用梯度下降法改進(jìn)OMP算法，加快了其收斂速度。仿真結(jié)果表明新方法在重構(gòu)時(shí)間上優(yōu)于原始的OMP算法。
　　4.研究了基于矩陣填充的 SAR成像方法，對(duì)雷達(dá)回波的低秩特性進(jìn)行了簡(jiǎn)要說明。然后介紹了SAR成像模型和降采樣集合的構(gòu)造方法，并將其應(yīng)用于距離向降采樣下的SAR成像。在噪聲存在的情況下，利用點(diǎn)目標(biāo)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果表明該方法在降低采樣數(shù)據(jù)量的同時(shí)能夠正確