利用二维结构稀疏信息的调频步进ISAR高分辨成像新方法

针对已有利用压缩感知理论进行逆合成孔径（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像方法在低信噪比、欠采样率条件下性能下降严重等问题,依托调频步进波形独有特征并充分利用目标分布的二维结构稀疏信息,提出一种"先方位聚焦后距离分辨"的调频步进ISAR高分辨成像新方法.首先,对回波进行子脉冲脉压,在分析调频步进ISAR回波方位向特有的结构稀疏特征基础上,构建方位向的分布式压缩感知稀疏重构模型;其次,采用分布式压缩感知算法对该模型重构,从而获得低信噪比条件下的方位高分辨成像;最后,利用距离维的回波特征构建任意稀疏重构模型,实现距离向快速成像.由于该方法先进行方位聚焦,再进行距离分辨,并充分利用了目标的结构稀疏性,因此不仅具有抗噪性能强、重构精度高以及采样率低等特点,且避免了越距离单元走动对方位聚焦的影响.仿真与实测数据实验验证了本文方法的有效性.     

随机线性调频步进雷达波形设计及成像算法研究

线性调频步进信号能在不增加系统瞬时带宽的情况下用数字信号处理的方法获得高的距离像分辨率,是一种高效的雷达信号形式。针对传统的线性调频步进信号抗干扰能力较差的问题,该文提出一种可以随机发射线性调频步进信号子脉冲的波形设计方法,结合压缩感知理论,运用较少的子脉冲实现了对运动目标1维距离像的重构和高分辨的2维成像。在此基础上,进一步分析了目标运动对随机线性调频步进信号雷达成像的影响,设计了包含测速脉冲的随机线性调频步进信号,并提出了基于时频分析、Radon变换和二值数学形态学相结合的运动速度估计及补偿方法。仿真实验验证了随机线性调频步进信号逆合成孔径雷达的性能及该文方法的有效性。     

随机稀疏调频步进信号距离像抗混叠方法研究

传统步进频率波形不模糊距离窗大小受载频步进量制约,将会导致距离像混叠等问题.针对此问题,基于压缩感知理论,研究了一种随机稀疏调频步进信号距离像抗混叠方法.首先对子脉冲进行脉压（Dechirp）处理,将处理后的回波信号看作为具有等效带宽线性调频信号回波的量测数据;其次根据子脉冲随机发射方式构造相应的量测矩阵,得到随机稀疏调频步进信号的压缩感知重构模型,并采用压缩感知重构算法得到高分辨一维距离像.最后,对该方法不模糊距离窗大小进行了分析,并给出了影响不模糊距离窗大小的因素和参数设置原则.所研究方法通过将随机稀疏调频步进信号的距离像合成处理等效为LFM信号的距离像合成过程,既降低了载频步进量对不模糊距离窗大小的限制,克服了距离像混叠问题,又提高了距离像合成性能.仿真实验进一步验证了本文方法的有效性.     

频率步进信号距离－方位联合超分辨成像方法

对距离向、方位向二维稀疏的频率步进信号模型, 基于压缩感知理论, 研究了一种适用于稀疏频率步进回波的距离-方位联合逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)超分辨成像方法.首先对稀疏频率步进回波进行建模, 在此基础上构建了距离向和方位向二维稀疏时的联合稀疏基, 最后利用二维平滑0-范数法在矩阵域直接进行处理, 得到最终的ISAR超分辨成像结果.并对算法复杂度、超分辨性能进行了分析, 得出了相应的结论.理论分析和仿真结果表明所提方法在不同稀疏方式、不同稀疏条件下具有更好成像质量、更快处理速度的优势.     

强地杂波下基于压缩感知的稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法

针对稀疏雷达孔径数据处理与成像问题,本文提出了一种强地杂波背景下基于压缩感知（CS）的线性调频步进信号（SFCS）稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法。在对稀疏回波数据解线调时,采用填零一次相消技术剔除地杂波,对粗分辨距离像序列二次采样后获得高信杂比的目标高分辨回波信号;再利用该信号的频域稀疏特性,结合各脉冲簇中随机丢失不同子脉冲的情况,构造相应的部分傅里叶基矩阵实现雷达数据的稀疏化表征,然后利用正交匹配追踪（OMP）算法对目标高分辨距离像（HRRP）进行重构处理,实现对目标的高分辨成像。仿真结果验证了本文方法的有效性。      

基于稀疏步进调频信号的低信噪比逆合成孔径雷达成像

针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题,该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法.首先,针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型,通过构造参数化字典,将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合...     

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。     

基于联合块稀疏模型的随机调频步进ISAR成像方法

在回波数据稀疏、低信噪比等不利条件下,利用随机调频步进信号进行ISAR成像时,成像性能将会严重下降。针对上述问题,该文在充分分析随机调频步进信号回波特性的基础上,提出利用目标距离向具有的联合块稀疏特征来获得高质量ISAR图像的新方法。首先,推导了在随机调频步进信号发射波形条件下目标回波信号的联合块稀疏成像模型并分析了该模型特征;其次,提出了联合块稀疏正交匹配追踪稀疏重构算法(JBOMP)实现对模型的求解。该算法利用ISAR回波信号具有的块稀疏以及联合稀疏等先验信息,因此在低量测值、低信噪比条件下的ISAR成像性能得到了增强。所提算法还可以实现对多维信号的联合处理,且具有较快的运算速度。理论分析与仿真实验均验证了所提方法的有效性。     

频率步进信号的合成孔径雷达处理

合成孔径雷达借助综合孔径原理来提高方位分辨率,而距离分辨率的提高则需借助于脉冲压缩技术.频率步进波形是通过发射载频步进变化的子脉冲串来合成大带宽信号,从而获得高距离分辨率.若将频率步进波形应用于合成孔径雷达,则可获得距离和方位的二维高分辨率.本文首先分析了径向速度对频率步进雷达一维距离像的影响,然后建立频率步进信号照射下的合成孔径雷达回波模型,提出频率步进波形设计原则,给出频率步进合成孔径雷达的成像步骤.     

基于压缩感知理论的稀疏孔径ISAR成像

在基于压缩感知理论的逆合成孔径雷达成像过程中,利用正交匹配追踪算法进行信号重构时存在重构精度较低、运算速度较慢的缺点,针对上述问题,提出了一种利用改进正交匹配追踪算法进行信号重构的稀疏孔径高分辨成像方法。首先,构造数据选择矩阵作为测量矩阵模拟回波缺失情况,然后利用稀疏基矩阵对回波信号进行稀疏表示,最后采取一种改进正交匹配追踪算法进行图像重构,相比于正交匹配追踪算法同时提高了运算速度和成像质量。通过仿真实验,在稀疏孔径数据随机缺失的情况下,改变数据缺失率,将该算法与距离-多普勒算法和正交匹配追踪算法的成像结果进行对比,验证了该算法的有效性和优越性。     

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。      

联合感知矩阵优化的穿墙MIMO阵列稀疏成像方法

采用压缩感知理论的穿墙稀疏成像恢复算法需要感知矩阵满足有限等距性质(RIP),最直接的验证方法是判定感知矩阵的相干系数是否较小。针对现有的穿墙多输入多输出(MIMO)阵列稀疏成像方法没有验证感知矩阵是否满足RIP 性质而容易出现重构失败并导致成像模糊的问题,提出一种联合感知矩阵优化的穿墙MIMO阵列稀疏成像方法。该方法首先依据配置指标将阵元配置为两端发中间收和分时复用的模式,既能使感知矩阵的相干系数最小,又能获得均匀而不冗余的等效虚拟阵元;然后,从中选取部分能够满足感知矩阵相干系数最小的虚拟阵元组合,使用可分离逼近结构稀疏恢复算法充分考虑扩展目标信号的结构稀疏先验信息对其进行稀疏成像重构;最后,选取成像性能指标较好的一组作为成像结果。仿真和实验结果表明,该方法降低了运算量和虚拟阵元间的干扰,节约了硬件成本,提高了算法的稀疏重构性能,获得了高分辨的穿墙扩展目标成像。     

线性正则域抑制频谱弥散干扰方法

频谱弥散干扰（SMSP）是一种对抗线性调频脉冲压缩雷达的新型干扰样式。自卫式干扰条件下,目标回波与干扰信号时频域重叠,传统抗干扰手段难以有效抑制。针对该问题,分析了目标回波和干扰信号线性正则域（LCT域）特征,依据特征差异提出了两种LCT域干扰抑制方法,分别为窄带滤波法和稀疏重构法,其中窄带滤波方法通过LCT域遮盖处理,滤除干扰分量,而稀疏重构方法首先利用Pei型DLCT核矩阵构造正交字典,然后基于压缩感知理论重构真实回波。仿真表明,所提两种方法均具有一定的干扰抑制效能,恢复信号与真实回波高度相似,且幅度高于真实回波,使干扰信号成为标的。      

基于压缩感知的宽带成像雷达Chirp信号回波的压缩和重构

针对宽带成像雷达chirp信号回波按照带通采样定理采样得到的数据量大所导致的存储压力大的问题,本文提出基于压缩感知的chirp信号回波压缩和重构方法,首先就回波是否可压缩,利用chirplet变换分析了chirp信号回波的稀疏性,在信号稀疏的基础上,应用chirplet变换给出了可应用于压缩感知的稀疏字典及其简化形式,并证明了所给出的简化形式稀疏字典满足信号重构的条件。最后给出了回波的压缩和重构方法并结合ISAR成像进行了数字实验,先在目标转动加平动模型下,进行了数据的压缩和重构,通过比较重构信号和原信号的时域波形、高分辨距离像和ISAR成像结果,验证了本文的方法。最后仿真分析了重构误差随信噪比的变化曲线,说明了本文的方法对信噪比的要求。      

基于快速SBL的双基地ISAR成像

针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服从高斯先验,建立稀疏贝叶斯模型,再利用快速边缘似然函数最大化方法求解得到高质量目标图像,最后将所求的每块回波对应的目标图像合成整个二维图像。由于采取了分块处理,在每块图像重构时减少了数据存储量和计算量。另外,相比于传统的稀疏贝叶斯学习求解方法,本文所提快速算法在保证重构质量的同时进一步缩短了运算时间,仿真实验验证了算法的有效性和优越性。     

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。