压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用

该文基于探地雷达成像目标空间的稀疏特性,提出了探地雷达中的随机孔径压缩感知3维成像方法,该方法在单道数据获取中应用压缩感知减少采集数据量的同时,在x-y测量平面上随机抽取部分孔径位置进行测量,以少量的测量孔径和测量数据获得重建目标空间的足够信息,同时该文研究了噪声以及测量矩阵对算法性能的影响。结果表明,随机孔径压缩感知成像算法比传统后向投影算法所需数据量少,成像效果好,目标旁瓣小,对噪声的鲁棒性更好。     

压缩感知雷达成像技术综述

压缩感知理论突破了传统Nyquist采样定理的限制,它基于信号的稀疏性、测量矩阵的随机性和非线性优化算法完成对信号的压缩采样和重构。这种全新的信号处理理论为克服传统雷达固有缺陷,解决传统高分辨雷达面临的高采样率、大数据量和实时处理困难等问题提供了可能。本文概述了压缩感知基本理论,详细讨论了基于压缩感知的雷达成像技术,对压缩感知在高分辨雷达成像领域中的研究现状进行了归纳和分析,应用对象包括SAR/ISAR、穿墙雷达、MIMO雷达、探地雷达等,充分体现了压缩感知在简化雷达硬件设计、弥补雷达数据缺陷、改善雷达成像质量等方面的巨大潜力,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,并总结了压缩感知用于雷达成像的优势和缺陷。      

基于压缩感知的探地雷达成像算法研究

压缩感知理论通过从一系列非自适应线性测量中求解一个凸L_1最小化问题,从而对稀疏信号进行重构。该文基于压缩感知理论对宽带合成孔径雷达成像,利用空间目标信号成像的稀疏性,提出了一种全新的低采样率数据采集重构算法。此算法在获取雷达信号原始数据时采用压缩感知的算法,减少了原始信号数据的采样量,并且用少量的测量数据和测量孔径获得重建测量目标的信息。最后将此算法与传统的反投影成像进行了比较,其仿真试验数据表明,基于压缩感知的探地雷达成像算法比传统反向投影算法成像效果好,且所需数据量少。     

基于随机滤波的探地雷达成像方法

探地雷达是一种超宽带雷达系统,若按传统的奈奎斯特采样,雷达回波信号需要大量空间存储。压缩感知可以实现利用少量的测量值对稀疏信号进行重构,其中最为关键的是测量矩阵和重构算法的选择。本文将压缩感知应用于探地雷达成像,并利用随机滤波的思想选择测量矩阵,可以有效减少测量矩阵中非零值的个数。利用正交匹配追踪算法对信号进行重构,算法简单,降低了数据的存储量和运算复杂度,该算法同样可以对时间和空间上同时压缩的数据进行成像。最后,本文给出基于时间连续信号的GPR接收机一种CS实现方案。仿真结果表明,本文提出的成像方法可以以少量数据精确地对信号进行重构,并且运算量少。      

基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展

压缩感知理论基于信号稀疏性,将对信号采样转换为对信息自由度的采样,可大大降低采样率。而将压缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善:增强成像性能,简化雷达硬件设计,缩短数据获取时间,减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性,压缩采样,无模糊重建3个关键步骤与成像雷达有机结合的角度,对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述,重点论述场景稀疏性与成像关系, 压缩采样方法(包括硬件)设计,场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面,最后探讨了压缩感知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。     

一种基于混沌调频信号的稀疏雷达成像

稀疏雷达成像是指将稀疏信号处理理论引入雷达成像并有机结合而成的微波成像新方法。混沌调频信号是一种基于混沌映射产生的类噪声信号,与采用线性调频信号的雷达相比,它的波形之间互不相干且具有随机性,提升了雷达的隐蔽性能;其模糊函数形状为图钉形,增强了稀疏雷达成像中观测矩阵的列不相关性。利用支持分布式运算的交替方向法对稀疏场景进行重构,仿真实验表明,基于混沌调频信号的稀疏雷达成像可以在降低信号采样率的条件下对原始场景进行准确重建。     

基于Kirchhoff的MIMO探地雷达成像方法

随着对地下探测场景的不断扩大,传统探地雷达系统收发一体、逐点采集的数据获取方式已无法满足实时性需求.近年来,MIMO雷达实时性的优势不断凸显,因此研究基于MIMO的探地雷达数据处理和成像方法很有必要.本文在传统探地雷达偏移成像方法的基础上,针对MIMO探地雷达的空耦合成像问题,提出了一种基于Kirchhoff的MIMO...     

基于互相关的探地雷达反向投影成像算法

该文基于探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)回波数据之间的互相关性,提出了一种用于抑制GPR成像中杂波干扰的反向投影(Back Projection, BP)成像算法。与标准BP算法相比,该文的互相关反向投影(Cross-correlated Back Projection, CBP)算法增加了数据间互相关运算的步骤,而且无需引入额外的参考信号通道。理论分析和实验结果均表明,CBP算法不仅抑制了标准BP算法成像结果中的杂波干扰,而且在一定程度上提高了成像分辨率。     

CS与GPR联合反演目标成像

压缩传感(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下对信号数据进行采集、编解码的新理论。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,在高分辨压缩成像系统、视频图像采集系统、雷达成像以及MRI医疗成像等领域有着广阔的应用前景。阐述了压缩传感理论框架以及信号稀疏表示、CS编解码模型,并进行了压缩传感与探地雷达联合反演目标成像。反演结果表明,随机孔径压缩传感成像算法比递归反向投影算法和最小二乘法所需数据量少,成像效果好,目标旁瓣小,对噪声的鲁棒性更好。     

压缩感知理论在频率步进探地雷达偏移成像中的应用

该文针对频率步进探地雷达的具体工作过程,利用目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的频率步进探地雷达偏移成像算法,成像过程中首先采用杂波抑制方法在频率域去除直达波,同时利用交叉验证算法来估计成像过程中的正则化参数,最后基于稀疏约束最优化方法实现对地下目标成像,仿真和实验数据表明了该算法的可行性和有效性。