基于壓縮感知的雷達(dá)圖像重建算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理要求信號(hào)的采樣頻率不能低于模擬信號(hào)頻譜中最高頻率的2倍,這給采樣的成本以及后續(xù)的處理與傳輸帶來(lái)了很多困難。近年誕生的壓縮感知理論,針對(duì)稀疏信號(hào)或可壓縮信號(hào),它的采樣速率不取決于信號(hào)的帶寬,而決取于信息在信號(hào)中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,因此可以突破Nyquist采樣定理的瓶頸。同時(shí)該理論在采樣的同時(shí)直接獲取壓縮數(shù)據(jù),這樣可以減少采樣數(shù)據(jù),節(jié)省存儲(chǔ)空間。
　　 重建算法是壓縮感知理論中的核心步驟,也是目前的研究熱點(diǎn)。

2、因此本文在對(duì)壓縮感知理論整體框架進(jìn)行研究的基礎(chǔ)下,主要對(duì)重建算法中的貪婪迭代算法進(jìn)行研究。本文首先對(duì)貪婪迭代算法中的經(jīng)典算法一正交匹配追蹤算法以及它的改進(jìn)算法——甚于小波樹的正交匹配追蹤算法進(jìn)行深入的研究。在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)兩種算法的核心思想、框架、實(shí)現(xiàn)流程和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行研究,并分析比較了兩種算法的重構(gòu)精度等算法性能。
　　 針對(duì)三維GPR圖像數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題,本文提出基于分塊的三維小波樹的正交匹配追蹤算法。該算法首先將基于小波樹的

3、正交匹配追蹤算法從二維空間拓展到三維空間,其次針對(duì)壓縮感知方法采樣和重構(gòu)時(shí)所需要的測(cè)量矩陣和稀疏變換矩陣的大小是圖像大小的平方,在3D成像中直接應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)溢出的問(wèn)題,引入分塊采樣和重構(gòu)的思想,解決數(shù)據(jù)溢出問(wèn)題的同時(shí)提高了運(yùn)算速度。不同的三維GPR圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用提出的基于分塊的三維小波樹的正交匹配追蹤算法重建的三維GPR圖像的PSNR和視覺(jué)效果都比直接用二維算法重建的更好。從原理上分析,這是因?yàn)樘岢龅乃惴ú粌H利用了三維GPR