压缩感知在雷达目标探测与识别中的研究进展

压缩感知理论是针对采样率和计算复杂度的一种新的信号处理模式,它以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,并能准确重构出原始信号.随着宽带高分辨雷达技术发展,目标相对于背景的高度稀疏,与复杂的雷达系统、海量数据呈现极度的不平衡,压缩感知是有效地减弱这种不平衡的可能技术之一.以雷达稀疏信号的压缩测量及重构为主线,本文综述了压缩感知理论在雷达目标探测与识别中的研究进展,分析了压缩感知理论在PD雷达、穿墙雷达、MIMO雷达、雷达目标参数估计、雷达成像以及目标识别等领域的潜在应用,描述了国内外的相关研究进展.文中对研究中现存的难点问题进行了探讨,并展望了未来的研究方向.     

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。     

基于TRIAA与压缩感知的ISAR去微多普勒方法

随着现代雷达的信号质量和分辨率的提升，雷达系统能捕捉到目标的更多细节。逆合成孔径雷达（Inverse synthesis aperture radar， ISAR）成像的目标上可能存在相对整体高速旋转的部件，例如飞机的螺旋桨叶片。这些高速旋转部件形成的微多普勒效应会对成像结果造成严重干扰。因此，本文提出了一种基于时间递归迭代自适应方法（Time recursive iterative adaptive approach， TRIAA）和压缩感知的ISAR微多普勒效应消除方法。该方法利用TRIAA技术分析信号的时频特征，从时频图上去除微多普勒效应，又利用压缩感知稀疏重构技术还原了有效信号。仿真和实测数据的实验结果验证了本文方法的有效性。     

一种基于模拟信息转换器的工业超声成像方法

有限新息率(FRI)模型是传统的采样理论与压缩感知相结合的信号采集新方案。FRI理论指出,具有FRI性质的信号,可由各个短脉冲信号的延迟时间和幅度进行完备的表示,而超声波的反射信号可以看成由一系列不同延迟时间和幅度的高斯脉冲信号的叠加,因此可以采用FRI模型有效减少采样数据和采样频率。在压缩感知理论的框架之下,以FRI理论为模型,并且结合相控阵超声波成像特点以及模拟信息转换器两种结构的特点,提出了一种适用于超声波成像的新型信号采样方法——基于滤波的模拟信息转换器的信息采样方法,并以Field II为仿真工具,对工业超声成像的实测数据采用该方法进行处理,取得了较好的效果,为FRI理论在超声波工业检测系统中的应用做了有益的理论探索和实测数据仿真。     

改进微分进化算法在压缩感知中的应用

压缩感知是基于信号稀疏性提出的采样理论,它在压缩成像、医学图像、雷达成像、天文学、通信等领域都有广泛的应用.压缩感知问题的求解本质上是一个优化问题,本文在微分进化算法的基础上对其改进,提出了一种改进微分进化算法,将其应用于压缩感知问题的求解中,取得了良好的效果.     

基于参考图像梯度方向先验的压缩感知 磁共振快速成像

压缩感知理论为快速磁共振成像提供了一种系统的理论框架,即通过少量非相干的采样数据便可实现精确的图像重建。然而,在高度欠采样的情况下,混叠伪影依然很严重。目前,已有大量的研究工作探讨了利用来自参考图像的先验信息来提高重建质量的方法。文章提出基于参考图像梯度方向先验的压缩感知磁共振成像方法。该方法通过约束目标图像中结构边缘的切向量与参考图像中对应位置的法向量相垂直,以使目标图像中结构边缘的方向和参考图像保持一致。最后,运用多对比度扫描的实验数据,通过与传统的压缩感知磁共振成像方法相比较,验证了该方法能够实现快速且高质量的磁共振成像。     

基于压缩感知的自适应稀疏子脉冲成像方法

基于空中运动目标回波信号的稀疏特性,提出了一种基于压缩感知（CS）的线性调频步进信号（SFCS）稀疏子脉冲自适应高分辨雷达成像方法。在对目标进行稀疏成像时,根据目标回波稀疏特性与发射信号子脉冲数之间的关系,建立相应的稀疏子脉冲动态闭环反馈系统,实现发射信号子脉冲数量的自适应调整;结合各脉冲簇中子脉冲的稀疏情况,建立相应的部分逆傅里叶变换基矩阵,并利用正交匹配追踪（OMP）算法对目标高分辨距离像（HRRP）进行重构处理,进而实现对目标的高分辨成像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知的光度立体视觉三维成像方法研究

压缩感知是近年来发展迅速的一种新型信号处理理论,以此为基础发展的成像系统具有系统规模小、成本低等特点而受到广泛的关注。利用表征反射光强度信息的图像灰度值是物体表面属性及几何形状综合反映这一光度学基础,引入以随机采样及非线性重建为技术手段的压缩感知理论,提出了一种基于压缩感知的光度立体视觉三维成像方法。该方法通过调换探测器与光源的位置,采用单像素探测器代替传统CCD成像,从不同位置的单像素探测器采集经调制的测量数据,利用压缩感知算法重建二维目标的图像,而后利用图像中的阴影信息求解目标的表面法向量和三维表面模型。最后,利用该方法对人像和简单几何体进行三维成像实验,结果表明该成像方法能在数据欠采样的情况下,实现目标的高效三维重建;在实验基础上,进一步分析了图像数量、采样率、重构方法、探测器位置等方面对三维成像质量的影响。     

逆合成孔径激光雷达鸟类目标方位向高分辨稀疏合成方法

逆合成孔径激光雷达鸟类目标方位向高分辨合成对于鸟类目标成像及识别具有重要意义。针对逆合成孔径激光雷达鸟类目标方位向高分辨合成过程中数据不完整问题,提出一种基于压缩感知的稀疏合成方法。该方法能以较少的有效数据获得准确的高分辨方位,且具有一定的鲁棒性。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于压缩感知的DOA估计方法研究

压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数。将压缩感知理论应用到DOA估计,可以解决传统DOA估计中高采样率、以及较多辐射源信号条件下难以定位的限制。研究了基于压缩感知理论的DOA估计方法,并利用MATLAB进行仿真,通过与传统MUSIC算法比较可知,基于压缩感知的DOA估计方法具有显著的优势。     

带距离徙动校正的压缩感知PFA成像方法

目的 极坐标格式算法（PFA）是合成孔径雷达（SAR）聚束模式下的一种高分辨率成像算法,方位向增加孔径长度带来了数据存储和传输的负担,利用压缩感知进行合成孔径雷达成像可以减小采样率,以前的研究往往认为图像是2维可分离的而忽略距离徙动的影响,造成了图像质量的下降。提出一种在方位向利用压缩感知处理的PFA成像算法,可以校正距离徙动,保证压缩感知成像的图像分辨率。方法 在方位向进行压缩感知处理的过程时,采用了随距离空间频率变化的傅里叶基。结果 该方法可以有效代替PFA处理过程中的方位向插值,消除距离徙动的影响,保证距离向和方位向的分辨率。结论 仿真和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。     

Sparse SAR imaging based on L1/2 regularization

In this paper,a novel method for synthetic aperture radar(SAR)imaging is proposed.The approach is based on L1/2 regularization to reconstruct the scattering field,which optimizes a quadratic error term of the SAR observation process subject to the interested scene sparsity.Compared to the conventional SAR imaging technique,the new method implements SAR imaging effectively at much lower sampling rate than the Nyquist rate,and produces high-quality images with reduced sidelobes and increased resolution.Also,over the prevalent greedy pursuit and L1 regularization based SAR imaging methods,there are remarkable performance improvements of the new method.On one hand,the new method significantly reduces the number of measurements needed for reconstruction,as supported by a phase transition diagram study.On the other hand,the new method is more robust to the observation noise.These fundamental properties of the new method are supported and demonstrated both by simulations and real SAR data experiments.     

Waveform design and high-resolution imaging of cognitive radar based on compressive sensing

We introduce the compressive sensing(CS) theory for waveform design of cognitive radar,and then propose an algorithm for the high-resolution radar signal waveform and its corresponding imaging method based on the sparse orthogonal frequency division multiplexing-linear frequency modulation(OFDM-LFM) signal.We first present the principle of spectrum synthesis and high-resolution imaging based on OFDM-LFM signals.Then,we propose the spectrum-sparse waveform design criterion and the reconstruction algorithm for a highresolution range profile(HRRP) based on CS.Based on this,we analyze in detail the relationship between the scattering characteristics of the target and the parameters of the designed signal,and we construct the feedback of the target characteristics on the waveforms.Therefore,the "cognitive" function of radar can be achieved by adaptively adjusting the waveform with the target characteristics.Simulations are given to validate the effectiveness of the proposed algorithm.     

复杂运动目标ISAR成像技术进展与展望

逆合成孔径雷达成像是宽带雷达实现目标信 息获取和精细描述的重要途径,但在成像过程中存在复杂运动导致散焦和成像分辨率不高两 个难题。针对目标复杂运动导致成像散焦问题,本文总结了微动对雷达波调制、进动目标成 像、 三维运动成像、分离部件成像等技术现状;针对成像分辨率不高问题,分析了多频段宽带回 波相参配准、融合成像等技术进展。本文介绍了雷达成像新技术,为解决上述两个难题带来 新的思路和途径,其中,雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,可避免成像的复杂 运动补偿;太赫兹雷达成像容易实现大带宽和窄波束,获得目标精细雷达像。最后对新兴技 术的难点和发展趋势进行了展望。     

压缩传感综述

在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.     

基于多维特征及BP网络的高分辨雷达目标识别

高分辨雷达目标的识别性能取决于目标特征的提取以及分类器的设计。为解决雷达高分辨距离像（HRRP）的方位、平移和幅度敏感性问题,采用了序贯预处理方法,有效提高了HRRP的信噪比。通过提取能较好反映雷达目标散射点回波特性的多维特征向量,设计BP神经网络作为分类器,提出了一种基于目标多维特征向量以及BP神经网络的高分辨雷达目标识别方法。利用在微波暗室测量获得的三种国产飞机模型回波数据进行目标识别处理,实验结果表明,提出的方法能有效地完成三种目标识别任务,在虚警率低于3%的情况下正确识别率优于95%。     

ISAR imaging via sparse frequency-stepped chirp signal

Frequency-stepped chirp signal can simplify the designation of radar system.However,it has a shortcoming of Doppler ambiguity for high-speed moving targets.Therefore,it is of great significance to study how to increase its equivalent pulse repeat frequency.The back scattering field of the ISAR target has strong sparsity;that is to say,most energy is contributed merely by a few scattering centers.Hence,based on the theory of the sparse signal representation,a novel method for ISAR imaging via sparse frequency-stepped chirp signals is proposed by analyzing the signal model of the target.In the proposed method,part of sub-pulses of the frequency-stepped chirp signal is randomly selected to transmit,and then the 2D high-resolution image of the target can be constructed by sparse signal decomposition.At the cost of computational resources,the method can effectively resolve the problem of Doppler ambiguity,decrease the sidelobes and obtain a super-resolution image.Furthermore,the validity of the proposed approach is confirmed by the results of numerical simulations and real data.     

Narrow-band radar imaging of spinning targets

According to the characteristics of narrow-band radar echoes from spinning targets,this paper applies the complex-valued back-projection method to image formation.Since it accumulates the sinusoidal phase of spinning scatterers effectively,this method can obtain high resolution imaging.The resolution and required radar pulse repetition frequency (PRF) of this method are deduced.For imaging of fast spinning targets,however,spurious peaks appear due to azimuth down sampling with a low PRF.Therefore,a signal m...     

超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法

为了实现超宽带步进变频连续波雷达近场区高分辨率快速成像,提高成像的分辨率,根据步进变频连续波信号发射与传播的特点,采用角谱分析方法,通过对电磁波波动方程进行推导,提出一种适用于超宽带步进变频连续波雷达的成像算法,该算法省去了匹配滤波过程,成像准确。采用HFSS三维电磁场仿真软件进行建模仿真,在仿真结果中采集数据验证成像算法的可行性。结果表明,成像图像中目标能量集中,分辨率高,对于采用的频率范围0.5～1.5GHz,带宽为1GHz的发射信号,理论分辨率为0.15m,实际得到的分辨率约为0.2m。