基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

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...     

基于压缩感知的干涉逆合成孔径雷达成像研究

为解决传统运动目标逆合成孔径雷达图像不能对目标定位的问题,提出了一种基于压缩感知技术的干涉逆合成孔径雷达运动目标成像方法.介绍了将压缩感知理论引入到运动目标逆合成孔径雷达成像模型中的方法,研究了压缩感知逆合成孔径雷达复图像的相位误差和信噪比的关系,在此基础上,给出了基于压缩感知的干涉逆合成孔径雷达运动目标干涉测角定位方法实施流程.通过计算机仿真和实际数据处理结果验证了所提方法对运动目标成像定位的有效性. 本文的研究成果扩展了压缩感知理论在逆合成孔径雷达中的应用前景。     

基于压缩感知的单比特合成孔径雷达成像算法*

在合成孔径雷达系统中,要提高分辨率就意味着产生大量的回波数据,从而加重了数模转换器和存 储设备的负担。压缩感知理论的目的是在保证恢复稀疏信号的前提下降低采样率,而本文的目的是降低总的比特 率。本文提出了一种基于压缩感知的单比特合成孔径雷达成像算法,并通过仿真实验验证了该算法的性能。与匹 配滤波算法相比,该算法不仅能减少数据的总比特率,而且还能有效抑制目标的旁瓣和虚假目标。并且在低信噪比 条件下,该算法比传统的多比特压缩感知算法展现出更强的鲁棒性。     

基于GPD的稳健贝叶斯压缩感知ISAR成像方法

现有贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing,BCS)-逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像算法中先验分布模型不能很好地满足可压缩性,导致成像精度随脉冲数目的减小、高斯噪声的增强而急剧下降。为此,提出了一种基于广义Pareto分布改进BCS成像方法(Improving BCS imaging based on GPD,IGPCS)。该方法主要在BCS框架下利用广义Pareto先验分布替代传统的广义Gaussian先验分布,以增强模拟信号的稀疏先验和可压缩性。进一步地,为了克服后验概率模型计算困难等问题,采用最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)方法对超参数进行估计。通过对Mig-25小型飞机的ISAR模拟实验表明,与传统方法相比,IGPCS方法能够获取极高的成像精度,并且对低脉冲数、强高斯噪声环境具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于压缩感知的星载SAR差分层析高分辨成像

城区建筑的四维成像是合成孔径雷达差分层析的重要应用领域之一。此种应用背景下,如何利用空间-时间二维平面内稀疏分布的观测数据,在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高程向-形变速率向的高分辨成像是合成孔径雷达差分层析面临的难点问题。压缩感知为该问题提供了有效的解决方案。首先,对压缩感知在差分层析中应用的可行性进行了理论分析。随后,利用仿真实验验证了基于压缩感知的星载合成孔径雷达差分层析成像的高程向和形变速率向的分辨能力。最后,使用Envisat-ASAR数据进行了实测数据处理实验,取得了理想的成像结果。基于压缩感知的星载合成孔径雷达差分层析高分辨成像方法的有效性和实用性得到了验证。      

方位多波束合成孔径雷达压缩感知成像研究

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达(SAR)成像面临高速采样、大数据量存储等问题,将压缩感知(CS)理论与方位多波束(MAB)技术结合,提出一种基于压缩感知的方位多波束SAR成像方法。该方法对SAR回波信号进行快时间和慢时间维的降采样,然后分别构造距离和方位维的测量矩阵,利用随机滤波CS理论实现对目标的二维稀疏重建。仿真结果表明,该方法不仅能以较少的采样数据解决方位高分辨与宽测绘带之间的矛盾,还能在噪声存在的情况下重建目标的二维图像。     

基于扩展目标先验的贝叶斯压缩感知成像

已有的基于压缩感知理论的雷达成像技术通常是基于待重构目标散射点自身非常“稀疏”的前提下。然而实际情形中,针对大型刚体目标成像,如飞机、舰船等,其距离维及方位维通常存在一定的扩展特性,此时成像场景目标空间域的稀疏性相对较差,如果仍采用传统方法进行目标反演,所获得的目标重构性能通常并不理想。据此,基于扩展目标的先验信息,提出了一种改进的贝叶斯压缩感知成像方法。仿真试验验证了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯假设检验的压缩感知重构

为提高贪婪类算法的重构精度,该文提出一种贝叶斯假设检验匹配追踪算法。该算法首先建立了贝叶斯假设检验模型,用于在噪声污染下识别稀疏信号非零元素的下标;其次利用追踪算法的输出下标集作为该模型的候选集,并对候选集中的每个元素进行假设检验以剔除冗余下标;最后根据剔冗后的真实下标集,采用最小二乘法重构原始信号。仿真结果表明：在相同的实验条件下,与传统贪婪类算法相比,该算法不存在冗余下标,具有更强的抗干扰能力和更高的重构精度。     

压缩感知SAR成像中的运动补偿

由于其具有压缩采样特性,压缩感知在高分辨SAR成像技术中得到了广泛应用。然而作为一种参数化的成像方法,基于压缩感知的成像方法对位置误差非常敏感。位置误差会造成图像偏离真实位置、散焦、甚至根本不能成像。该文针对SAR压缩成像系统中存在的运动误差,分析了平台非理想运动对回波信号的调制机理和运动相位误差对信号稀疏表征的影响,提出了基于传感器测量数据进行运动补偿的压缩感知SAR成像方法,通过在稀疏矩阵中引入附加项完成空不变运动误差的补偿。该方法不仅能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而且能有效降低运动误差对成像质量的影响,实现高分辨成像。     

一种联合Khatri-Rao子空间与块稀疏压缩感知的差分SAR层析成像方法

虽然采用压缩感知技术(Compressive Sensing, CS)的差分SAR层析成像方法实现了4维空间信息的重构,但是此方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,因此对同时具有稀疏特性和结构特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,该文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS),提出一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分SAR层析成像问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,最后对目标进行块稀疏的l1/l2 范数最优化求解。相比CS差分SAR层析成像方法,该方法不仅保持了CS差分SAR层析成像方法的高分辨率特点,而且其重构精度更高性能更优。仿真数据和ENVISAT星载ASAR数据以及地面GPS实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知的频率编码脉冲雷达高分辨距离成像方法

针对频率编码脉冲雷达(Frequency-Coded Pulse Radar, FCPR),该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)的目标高分辨距离成像方法。利用目标场景的空间稀疏性,建立FCPR目标回波稀疏信号模型,提出基于CS的FCPR脉冲相参合成处理方法。该方法采用少量FCPR信号子脉冲对目标频域响应进行采样,即可提取目标高分辨距离像信息。为了降低CS重构算法的运算复杂度,提出一种基于FFT目标速度预估计的动态构造降维感知矩阵的方法,提高了采用CS进行FCPR脉冲相参合成处理的速度。仿真结果表明该方法较传统IFFT脉冲相干合成算法具有更小的目标强散射中心幅度估计误差,对速度估计误差及噪声的鲁棒性更好。     

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。     

基于压缩感知的二维雷达成像算法

压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析,提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法,方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。     

滑动聚束SAR成像模式研究

滑动SAR是一种新颖的SAR成像模式,它通过控制辐照区在地面移动的速度来增加方位向相干累积的时间,从而提高SAR方位向的分辨率。该文从成像机理、回波方程、分辨率、天线扫描以及测绘带宽等方面对滑动聚束SAR进行了详细分析,并且给出了滑动聚束SAR的波数域成像算法。通过对条带SAR,聚束SAR,滑动聚束SAR的比较,可以看出条带SAR和聚束SAR都是滑动聚束SAR的一种特例。     

一种基于改进压缩感知的低信噪比ISAR高分辨成像方法

针对低信噪比下基于压缩感知(CS)的ISAR成像方法性能下降甚至失效的问题,该文提出了一种改进CS的成像方法,即用能量门限分离含目标的距离单元和噪声单元,同时在方位向上用相干投影来提高观测数据的信噪比,利用迭代加权的1-范数优化以增强真实散射点能量并且压制噪声。 改进CS算法适用于强噪声的环境下的ISAR成像,并可利用很少脉冲数获得高分辨的目标像。实测数据处理验证了该方法可以有效克服强噪声与杂波。同时,仅用16个回波脉冲就可得到高分辨ISAR图像,验证了该方法在非常有限脉冲条件下的稳健性。     

利用频谱合成实现分布式SAR高分辨力成像

该文主要研究了利用频谱合成实现分布式SAR高分辨力成像的方法。在分布式SAR系统中,不同卫星对同一地域观测时,其距离向频谱及方位向频谱均具有一定的相对频谱偏移。利用该频谱偏移进行频谱合成形成较宽的距离向频谱及方位向频谱,从而提高系统的距离向分辨力及方位向分辨力。在频谱合成过程中可首先利用INSAR技术估计出多幅图像的相位差,再利用该相位差进行相位校正、图像合成即可形成具有较高分辨率的图像。该文对这一方法进行了理论分析,并给出了仿真结果。