基于压缩感知的合成孔径雷达超分辨成像复数据处理方法研究

论文摘要

合成孔径雷达是一种全天时、全天候、大面积的高分辨率成像雷达。伴随着它在军事、国民经济方面的广泛应用,提高其成像分辨率的研究受到越来越大的重视,不同领域的学者分别从软件和硬件两个方向进行了卓有成效的尝试。正则化方法是通过数据处理提高合成孔径雷达分辨率技术的一种,但是正则化模型的最优化求解算法通常要求解在实数据范围内,而对于SAR的复数回波数据无能为力,本文结合课题组在信号稀疏分解与重建领域的研究成果,给出了一种解决这个问题的方法,是在课题组原有研究基础上的进一步延伸。本文的主要工作包括：首先,依托课题组在信号的稀疏表示领域的深入研究成果,将压缩感知的思想应用于正则化模型,提出了成像算子的概念,分别就一维距离向、方位向和二维系统精确建模,将SAR成像问题转化为稀疏信号重构问题。其次,依据土耳其学者Cetin在09年提出的交替迭代的思想,将回波重建过程分为相位和幅值两部分交替处理,实现了合成孔径雷达正则化成像模型中的复数据最优化求解算法。本文立足于实验,所有结论均通过大量的实验得以证明,为了方便实现数据仿真,专门在matlab环境下实现了可视化的、可即时调整场景参数的应用软件。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究历史与现状综述
• 1.3 本文工作与结构安排
• 2 压缩感知理论概述及其在图像处理中的应用
• 2.1 压缩感知理论框架
• 2.1.1 信号的稀疏表示
• 2.1.2 测量编码模型
• 2.1.3 信号重构算法
• 2.2 压缩感知理论实际应用
• 2.2.1 一维信号低频采样与重建仿真
• 2.2.2 二维图像低频采样与恢复仿真
• 2.3 本章小结
• 3 合成孔径雷达原理与成像算法概述
• 3.1 合成孔径雷达概述
• 3.2 合成孔径雷达成像算法
• 3.2.1 距离多普勒成像算法
• 3.3 本章小结
• 4 基于正则化模型的合成孔径雷达超分辨方法
• 4.1 合成孔径雷达超分辨方法概述
• 4.2 合成孔径雷达回波建模
• 4.2.1 一维距离向回波模型
• 4.2.2 一维方位向回波模型
• 4.2.3 二维回波模型
• 4.3 基于正则化方法的SAR超分辨成像模型
• 4.4 模型求解算法
• 4.4.1 交替最小化算法
• 4.4.2 增广拉格朗日子-交替方向迭代算法
• 4.5 简单点目标仿真与分析
• 4.5.1 距离向点目标仿真分析
• 4.5.2 方位向点目标仿真分析
• 4.5.3 二维简单点目标仿真分析
• 4.6 复杂目标仿真与分析
• 4.6.1 距离向复杂目标仿真分析
• 4.6.2 方位向复杂目标仿真分析
• 4.6.3 复杂目标二维仿真
• 4.7 本章小结
• 5 基于交替迭代的合成孔径雷达成像算法
• 5.1 传统合成孔径雷达超分辨存在的问题
• 5.2 交替迭代方案
• 5.2.1 正则化超分辨方法框架
• 5.2.2 交替迭代方法框架
• 5.2.3 最优化问题求解方法
• 5.3 交替迭代方案对比实验
• 5.3.1 场景仿真实验一
• 5.3.2 场景仿真实验二
• 5.4 系统噪声影响
• 5.5 本章小结
• 6 结论
• 致谢
• 参考文献