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《电子科技大学》 2012年
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三维合成孔径雷达超分辨成像方法研究

成晨  
【摘要】:阵列三维合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像技术是指能够获取观测区域的三维成像的微波遥感技术,与传统的二维SAR成像技术相比,它有效的克服了阴影效应和空间模糊效应。目前应用较多的阵列三维SAR成像方法,例如三维后向投影算法和三维距离多普勒算法,基本原理都是相参积累,缺点是峰值旁瓣比较高,且由于瑞利限的限制,成像分辨率很难提高。针对以上缺点,本文研究了超分辨阵列三维SAR成像方法,该方法的成像分辨率优于理论分辨率。 本文将超分辨方法应用到阵列三维SAR成像系统中,分析了基于谱估计的阵列三维SAR超分辨成像算法和基于压缩感知的阵列三维SAR超分辨算法,主要内容为: 1、介绍了不同发射模式的阵列三维SAR成像系统的成像原理,分析距离历史函数和空间模糊函数以及三维阵列SAR的成像系统分辨率,并建立了阵列三维SAR的回波信号的矩阵模型。 2、提出了基于多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法的阵列三维SAR成像算法。针对阵列SAR回波为一次航过回波数据的问题,该方法将MUSIC算法与空间滑动平均方法结合,构造满秩的协方差矩阵。针对MUSIC谱是伪谱而无法获得目标后向散射信息的问题,本文采用了最小二乘方法获得场景目标的后向散射信息。通过仿真结果,证明了该算法可以达到比系统分辨率高的成像结果。 3、提出了基于自适应迭代算法(IterativeAdaptiveAlgorithm,IAA)的阵列三维SAR成像算法。与三维MUSIC成像方法相比,该方法利用迭代法构造协方差矩阵,适用于任意阵列形状。仿真结果表明了该算法可以获得优于MUSIC方法的分辨率,进一步采用实测数据,证明了其优势和工程可行性。 4、根据三维场景的稀疏特性,将IAA算法应用到稀疏阵列优化模型中,提出了快速的三维IAA成像方法,证明快速的三维IAA成像方法可以将运算量提高几十倍,大大的降低运算量。 5、提出了基于压缩传感的阵列三维SAR成像方法,主要分析了两种稀疏重建方法:基于凸优化理论的基追踪算法和基于贪婪算法理论的正交匹配追踪算法,通过仿真验证了这两种算法的优势,最后通过实测数据验证了三维正交匹配追踪方法的工程可行性。 6、最后比较了本文提出的几种超分辨三维成像方法的性能,得出结论,三维OMP算法的实时性最好,三维IAA算法和三维OMP算法的抗噪性和稳定性要优于基追踪算法,基追踪算法在信噪比较低的情况下,可以达到最高的分辨率。 本文为高精度分辨阵列三维成像提供了重要的理论指导和技术支持。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TN957.52

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【参考文献】
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【共引文献】
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