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基于压缩感知的ISAR成像技术研究

刘记红  
【摘要】:高分辨ISAR成像技术对于雷达目标识别和特征提取具有重要意义。本文针对传统ISAR成像系统面临的采样率高、数据量大、回波数据有限及目标复杂运动条件下方位向采样不均匀时成像困难等问题,充分利用雷达目标散射率分布的稀疏性和压缩感知信息处理的巨大优势,围绕基于压缩感知的ISAR成像技术展开研究,重点研究了基于压缩感知的转台目标成像技术、高速运动目标成像技术和复杂运动目标成像技术。 第一章阐述了课题研究背景及意义,介绍了高分辨成像雷达的发展概况和ISAR成像技术研究现状,概述了压缩感知理论的发展及其应用,对基于压缩感知的雷达成像技术进行了归纳总结和分析,最后介绍了本文的主要研究工作。 第二章为基础理论研究。首先介绍了压缩感知的基本原理,对压缩感知的数学模型及关键要素进行了分析和讨论;然后从光学区散射中心理论、雷达成像根本原理的角度分析了雷达回波数据的稀疏性机理;最后从系统实际出发,提出了基于随机卷积的压缩感知雷达成像方法,该方法能够在少量观测数据条件下获得较好的成像结果,便于物理实现,且不受雷达发射波形的限制。 第三章研究了基于压缩感知的转台目标成像技术和快速重构算法。针对宽带线性调频雷达直接采样面临的数据采集和存储压力,构造了一种包含Stretch处理和傅里叶变换信息的稀疏字典,据此提出一种基于压缩感知的成像算法,所提方法省略了解线频调步骤,在实现高分辨成像的同时大大降低了雷达成像系统的数据率。针对频率步进雷达数据利用率低的问题,提出了基于压缩感知的二维联合和二维解耦成像算法。两种算法均可利用少量测量数据获得清晰的ISAR图像,并由于将相干混频处理过程融入稀疏字典中,简化了雷达系统的硬件设计。针对压缩感知成像算法复杂度高的问题,根据稀疏字典及测量矩阵的二维可分离特性,研究了压缩感知成像的快速重构算法,并提出一种改进的贪婪算法用于雷达图像重构,大大降低了存储量和计算量,提高了成像效率。 第四章研究了不同雷达信号体制下基于压缩感知的高速运动目标成像技术。针对线性调频雷达,根据解调后高速目标回波在分数阶傅里叶域的稀疏性,提出采用模拟信息转换方式对回波进行压缩测量,通过非线性优化重构雷达目标图像,并以重构一维距离像的稀疏性为准则,采用黄金分割法搜索最佳变换阶数来确定稀疏字典。所提方法无需额外的速度补偿步骤,同时解决了成像模糊和宽带雷达数据量过大的问题。针对频率步进雷达数据利用率低,且敏感于多普勒的问题,利用相位对消技术和脉冲重复间隔设计原理,提出一种基于随机频率步进波形设计的压缩感知成像方法,能够在降低数据率的同时克服多普勒效应的影响。针对线性调频步进雷达总数据率较高,且脉间压缩敏感于多普勒的问题,提出了基于随机调频步进波形设计的压缩感知成像方法,能够在降低总数据率的同时,获得运动目标的高分辨距离像。实验结果表明,对于高速运动目标,利用所提CS成像方法能够获得高质量的ISAR图像。 第五章研究了基于压缩感知的非匀速旋转目标、高速自旋目标和弹道中段进动目标成像技术。针对稀疏孔径和短孔径条件下非匀速旋转目标的ISAR成像问题,根据运动补偿后目标回波在匹配傅里叶域的稀疏性,提出了基于压缩感知的成像方法,并基于稀疏表示和优化搜索实现相对旋转参数的估计。所提方法解决了有限脉冲数据与方位分辨率之间的矛盾,且成像效果优于现有方法。针对高速自旋目标的二维/三维成像问题,提出了基于轨道运动的二维成像方法,利用压缩感知思想有效降低了所需采集的脉冲数。在此基础上利用自旋信息通过后向投影变换或压缩感知方法进行二维投影切片成像,从而得到目标三维散射点的相对位置分布。该方法通过预先获得散射点的高度维信息,大大降低了三维成像的复杂度。针对弹道中段进动目标的ISAR成像问题,通过对旋转对称目标回波模型的线性化处理,引入压缩感知思想,基于少量回波数据实现了进动目标的高分辨成像。所提方法相比现有方法改善了成像质量,提高了对进动参数的稳定性。 第七章总结了论文的研究工作和主要创新点,指出需要进一步研究的问题。


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