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。      

基于贝叶斯压缩感知的合成孔径雷达高分辨成像

基于压缩感知(CS)的合成孔径雷达成像方法可以显著减少数据采样时间、数据量以及节省信号带宽。然而,基于CS的方法对噪声和杂波相当敏感,在信噪比较低的时候,成像质量较差。该文结合CS理论提出了合成孔径雷达中的随机孔径贝叶斯压缩感知(BCS)高分辨2维成像方法。在距离向应用CS减少采样数据的同时,在方位向随机抽取部分孔径位置发射和接收信号,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。基于贝叶斯的分析方法由于考虑了成像场景中的杂波以及压缩采样过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标空间。仿真结果表明,基于贝叶斯方法得到的图像比基于FFT方法得到的图像更加尖锐,比基于CS方法得到的图像更加稀疏,因而具有更高的分辨率。     

多重测量矢量模型下的稀疏步进频率SAR成像算法

基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的合成孔径雷达(SAR)成像算法可以用低于Nyquist采样率的采样数据完成稀疏目标高分辨成像。然而已有的算法在重构1维距离像时采用的大都是单重测量矢量(Single Measurement Vectors, SMV)模型,存在着重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。该文从压缩感知的多重测量矢量(Multiple Measurement Vectors, MMV)模型出发,利用多重测量矢量恢复具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,从理论与实验角度分析了基于MMV模型的SAR 1维距离像成像性能,提出了一种距离向基于MMV模型,方位向基于SMV模型的2维SAR成像算法。该算法从耗时上、重构精度上均优于SMV模型下的CS成像算法。通过对仿真数据和地基雷达实测数据的处理,验证了算法的有效性。     

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。     

基于压缩感知和LBG算法的SAR数据压缩与重构方法

针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）和Linde-Buzo-Gray （LBG）算法共同完成。对于SAR所接收到的回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵对回波信号进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的。对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0（smooth L0, SL0）算法重构原始回波信号。在此基础上,再利用传统频率变标（Frequency Scaling, FS）SAR成像算法进行高分辨成像。仿真结果证明了本文方法的有效性。      

一种基于多维交替方向乘子法的多输入多输出逆合成孔径雷达成像方法

基于傅里叶变换的传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法存在数据存储量大、数据采集时间长的问题.压缩感知(CS)理论利用图像的稀疏性,可以利用有限的数据恢复图像,这极大降低了数据采集成本.但对于多维数据,传统压缩感知方法要将多维数据转化成一维向量,这造成了很大存储和计算负担.因此,该文提出一种基于多维度-交替方向乘子法(...     

基于压缩感知的信号重构

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号,在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,采用该理论,可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题,介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构,并对正交匹配追踪(OMP)重构算法性能作了分析。     

基于压缩感知的SAR对多舰船目标成像

提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)的SAR对多舰船目标的成像算法.通过将多舰船目标成像转换为在某种基下具有稀疏表示的信号重建问题,从而满足CS理论对信号恢复重构的要求,获得比传统成像方法更高的方位分辨率.实测数据的处理验证了该算法的有效性.     

基于压缩感知的双基SAR二维高分辨成像算法

双基地合成孔径雷达(SAR)由于收发分置,具有广阔的应用前景,但常规的频域算法不仅面临距离史双根号问题,而且数据采集受Nyquist理论限制,数据量大。近年来提出的压缩感知(CS)理论指出,在一定条件下可以从很少的采样点中以很大的概率重建原始未知稀疏信号。本文将CS理论与双基地SAR模型相结合,提出一种基于CS的双基地SAR二维高分辨成像算法。该算法将二维随机降采样回波数据作为测量值,根据发射信号构造距离向测量矩阵,通过方位向多普勒相位因子构建方位向测量矩阵,利用CS恢复算法对目标进行了分维重建。仿真结果与性能分析表明,该算法在严重欠采样情况下仍能完好的重建原始目标,而且对噪声具有一定的鲁棒性和免疫性。与传统双基SAR成像算法相比,该算法具有更高的分辨率,成像结果峰值更加尖锐,峰值旁瓣比(PLSR)和积分旁瓣比(ILSR)都较低,而且采样率低、数据量少,具有一定的有效性和实用性。      

基于压缩转发的协作MIMO雷达成像算法

以实现地面目标的快速、高分辨率成像为目的,本文提出了一种基于压缩感知和协作通信技术的解决方案。在分析压缩感知理论和传统协作MIMO雷达成像算法的基础上,提出了基于匹配滤波器的协作MIMO雷达回波信号的稀疏表示方法和用于恢复重构的基函数,并建立了基于压缩转发的协作MIMO雷达系统模型。该系统主要由收发雷达、转发节点和压缩感知成像处理中心组成,转发节点利用模拟/信息转换(AIC)测量框架将雷达回波数据压缩后转发,压缩感知成像处理中心接收到各转发节点转发的数据后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行距离向压缩和方位向压缩,从而实现快速、高分辨率成像。仿真结果表明,该方法比传统MIMO雷达对各转发节点的传输负荷要求低,成像速度快,目标旁瓣低,成像效果好。      

OMP算法及其在数字图像中的应用分析

贪婪算法在压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中获得了广泛的应用,其特点是重建速度快、重建方法实现简便.文章首先介绍了压缩感知的基本理论,然后介绍了压缩感知重建算法,使用OMP算法分析了一维信号和二维图像信号,重点分析了OMP算法的性能参数,为压缩感知重构算法的改进和应用提供了重要的理论依据.     

稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用

将压缩感知（CS）理论用于逆合成孔径雷达（ISAR）成像,可以有效利用缺损的雷达回波数据,解决了因数据缺损造成成像质量下降的问题。目前压缩感知中常用的高斯或伯努利等随机测量矩阵独立随机元数目过多,存储空间过大,从而导致硬件实现成本过高。所构造的稀疏带状测量矩阵,通过将测量矩阵进行带状循环移位置零稀疏化,可大幅减少测量矩阵中非零元素数目,降低系统采样要求,节约硬件实现成本,使得压缩感知ISAR成像工程化更容易实现。最后通过仿真和微波暗室实验数据验证了点目标模型下稀疏带状测量矩阵进行ISAR成像的可行性和有效性。     

基于小波变换的语音压缩感知处理

文章首先简单介绍了压缩感知(CS)理论框架,然后根据语音信号小波变换系数的特点,提出了改进的压缩感知算法,对高频系数进行压缩处理,低频系数不变.采用基追踪算法重构出高频系数,再利用小波反变换得到原始语音信号.实验结果表明,在相同的测量点数下,本文的算法比原有CS算法在重构语音的信噪比和MOS分上都有较大的提升.     

基于压缩感知的多发多收高分辨SAR成像算法研究

压缩感知理论指出,稀疏信号可以通过以低于奈奎斯特采样的测量数据重建出原始信号。针对高分辨率SAR成像在奈奎斯特理论下所面临的高速A／D采样、大数据量存储、传输等问题挑战。本文提出了一种基于压缩感知理论的多发多收高分辨率SAR二维成像算法。该算法减轻了高分辨率SAR成像的压力,采用压缩感知处理降低了A／D采样速率、数据量...     

基于贝叶斯压缩感知UWB单站定位方法

脉冲超宽带(IR-UWB)能够在无线定位中取得较高的精确度,但是存在ADC瓶颈问题,利用压缩感知理论(CS)对信号压缩采样可以显著降低信号采样速率。本文将贝叶斯压缩感知应用于UWB单站定位,接收节点利用L型天线阵列接收信号,对信号压缩采样,由贝叶斯压缩感知重构算法(BCS)还原信号并估计时延参数,最后由定位算法解算位置信息。基于IEEE 802.15.4a信号模型的仿真结果表明,该方法最低能以20%的奈奎斯特采样速率获得分米级的定位精确度。     

超宽带信道建模中基于压缩感知的解卷积算法

针对频域测量方式下的超宽带(UWB)信道测量数据后处理,该文提出了用具有高斯滚降特性过渡带的类高斯窗,提取符合中国UWB频谱规范的信道测量数据,并将类高斯窗对应的时域脉冲作为先验信息,使用基于压缩感知(CS)的算法对时域信道测量信号解卷积,使得解卷积后的信道冲激响应具有高分辨率特性。利用频域加窗补零,以及改变解卷积算法中参数化波形字典原子的步长,可以得到不同分辨率的解卷积结果。采用匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法作为CS的重构算法。针对一间办公室的视距(LOS)与非视距(NLOS)信道测量数据处理结果表明,基于压缩感知的解卷积算法可以用较少的观测值获得和CLEAN算法相近的解卷积性能。     

基于压缩感知的随机噪声成像雷达

近年来提出的压缩感知(CS)理论指出可以从很少的采样点中以很大的概率准确重建原始的未知稀疏信号。该文将压缩感知与随机噪声雷达相结合,提出了基于压缩感知的随机噪声雷达,并给出了该雷达系统的基本原理框图,从理论上证明了基于压缩感知的随机噪声雷达的回波观测矩阵具有很好的等容性质,在目标场景稀疏或可以稀疏表示时,基于压缩感知的随机噪声雷达可以采集远小于常规随机噪声雷达成像所需的回波数据并能实现准确成像,最后通过仿真实验验证了该文的结论。     

基于改进正交匹配追踪算法的压缩感知雷达成像方法

运算复杂度高是基于压缩感知(CS)的雷达成像方法走向实用亟待克服的难题。该文利用雷达目标散射率分布的稀疏性,研究了基于改进正交匹配追踪(OMP)算法的2维联合压缩成像方法。首先建立了步进频雷达回波的稀疏表示模型,根据稀疏字典和压缩测量的2维可分离特性,提出一种改进的OMP算法用于雷达图像形成,大大提高了计算效率,并很容易扩展到其他贪婪类算法中。从理论上对几种CS成像算法的性能及资源需求进行了分析比较,表明所提供的算法相比常规的CS算法在存储量和计算量上均具有显著的优势,仿真及暗室数据实验验证了所提成像算法的有效性。     

基于目标物理特征和压缩感知的地雷目标鉴别方法

通过压缩感知(Compressed Sensing, CS)算法可以实现对目标的稀疏成像,并获取其空间散射结构用于目标鉴别和识别。该文针对穿透地表成像的前视超宽带虚拟孔径雷达(Forward Looking Virtual Aperture Radar, FLVAR)实测数据,以CS理论为基础对地雷目标进行稀疏成像,利用地雷目标电磁散射的稀疏性实现其散射结构的提取,将目标散射特性转化为与物理结构相关的几何特征,并基于该特征进行目标的分类鉴别。新方法不仅拓展了地雷鉴别的新思路,而且也为压缩感知在目标散射结构提取和目标鉴别上的应用进行了初步有效的尝试。     

基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法

在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小l1范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。