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《国防科学技术大学》 2010年
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压缩感知理论及在成像中的应用

刘吉英  
【摘要】:军事需求对信息的准确性、时效性和多样性提出了越来越高的要求,作为获取信息的主要手段,成像系统需要不断地提升其分辨率等性能指标。在Shannon采样定理的体系中,提升分辨率意味着减少探测器像素尺寸、增加阵元数量,这将造成系统的复杂度和实现难度非线性地增加。 压缩感知理论提供了一种革命性的解决思路:引入信号的稀疏性,利用少量非相关的压缩采样,通过稀疏优化算法实现信号的高精度重构,避免了盲目追求高分辨率的探测器。本文对压缩感知及其在成像中的应用进行了系统的研究。 理论方面,研究了基于调和变换和数据驱动的信号稀疏表示方法,并利用典型遥感图像库进行实证分析比较。以最小1范数凸优化为主,详细讨论了稀疏重构模型与算法。提出了基于累加互相关性的重构条件,并给出了稀疏重构的误差理论上界。该重构条件综合了已有的相关性和RIP两种准则的优点。同时,利用累加互相关性推广了基于互相关性的测量矩阵优化设计准则。 方法方面,不同于传统从信号匹配滤波的角度解释的成像方法,本文将图像重构视为Fredholm第一类积分方程的求解,利用Hilbert空间的算子理论分析了求解过程病态性的原因,研究通过加入稀疏性约束项将其转为良态的,在此基础上,引入测量矩阵以完成压缩采样,从而建立压缩成像方法。通过系统调制传递函数建模和稀疏重构误差分析,建立了压缩成像性能分析模型,定量地分析了信号稀疏度、测量数据量以及测量噪声等因素对图像重构精度的影响。 应用方面,首先讨论了光学压缩成像的实现模式,包括:1)提出压缩感知量子成像,说明随机热光源符合可重构条件,利用稀疏优化算法显著提高了成像质量。2)研究了焦平面编码的高分辨率成像模式,讨论了基于多路技术和掩膜或DMD编码的压缩采样方式,并提出了变分辨率智能成像模式。3)研究了CMOS低数据率成像模式,通过模拟域向量-矩阵相乘完成投影测量,显著降低了数据率。其次,讨论了压缩成像在雷达系统中的应用,包括1)多测速体制下的高精度雷达目标定位,通过运动轨迹的样条函数表示和节点优化,以及基于稀疏约束的系统误差估计,实现了高精度的弹道解算。2)随机噪声雷达的稀疏重构成像,克服了传统方法背景噪声电平较高的缺陷,在低于Nyquist频率的采样率下,实现无模糊高分辨率成像。3)低数据率ISAR成像,利用随机(0, 1)序列相乘和积分器完成压缩采样,显著降低AD转化的速率,并通过最小1范数方法完成高精度图像重构。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 张旭明;熊有伦;尹周平;;噪声污染运动模糊图像点扩散函数估计[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
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9 祝本玉;薛磊;史军军;;基于ULAM混沌的ISAR干扰技术研究[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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8 王力宝;多输入多输出合成孔径雷达关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王楠楠;基于压缩采样的测量矩阵的性能分析[D];杭州电子科技大学;2013年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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6 刘佶鑫;孙权森;朱近;夏德深;;基于向量总变差的压缩感知高分辨率遥感图像重构方法[A];中国光学学会2011年学术大会摘要集[C];2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 李光耀;基于图像邻域结构特征的压缩感知算法研究[D];燕山大学;2012年
5 时翔;基于压缩感知的加密图像编解码方法[D];中南民族大学;2013年
6 郭凯;模拟信号压缩采样的研究[D];天津理工大学;2013年
7 谢冬梅;基于压缩采样理论的稀疏成像和超谱估计[D];西安电子科技大学;2013年
8 王智慧;基于压缩感知的图像重构算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
9 郜国栋;基于交替学习和免疫优化的压缩感知图像重构[D];西安电子科技大学;2012年
10 周宇;基于压缩感知的图像重构方法研究[D];西安电子科技大学;2012年
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