基于壓縮感知的ISAR成像方法.pdf

1、隨著高分辨合成孔徑雷達(dá)和逆合成孔徑雷達(dá)(SAR/ISAR)在現(xiàn)代化建設(shè)中的應(yīng)用日趨廣泛,而且其成像技術(shù)自身的眾多優(yōu)點(diǎn)正日益受到重視。ISAR為了取得距離高分辨,需要發(fā)射寬帶信號得到,同時(shí)利用目標(biāo)與平臺(tái)的相對轉(zhuǎn)動(dòng),通過較長時(shí)間的連續(xù)觀測形成合成孔徑獲得方位高分辨。但是常規(guī)的ISAR成像要求足夠長的相干處理時(shí)間(CPI)進(jìn)行較長時(shí)間的觀測,才能夠保證方位分辨率,方位分辨率由 CPI和目標(biāo)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)決定,而回波往往存在較強(qiáng)的多普勒時(shí)變,且現(xiàn)代雷

2、達(dá)技術(shù)要求實(shí)時(shí)監(jiān)測、識(shí)別目標(biāo)等以滿足實(shí)際應(yīng)用需求,很難進(jìn)行長時(shí)間的駐留觀測及相干積累,所以進(jìn)行短孔徑ISAR成像變得日益重要起來。而傳統(tǒng)ISAR成像對CPI的要求無法滿足高分辨成像需求,為突破限制,國內(nèi)外一些科研機(jī)構(gòu)及學(xué)者對幾年的熱點(diǎn)問題-壓縮感知(CS)理論與ISAR成像進(jìn)行結(jié)合,目前已提出了基于CS的ISAR成像的理論框架,雖較傳統(tǒng)成像方法有很大的優(yōu)勢,但僅僅考慮到了ISAR信號的稀疏特性進(jìn)行信號的提取,并且在成像效率上還有待改進(jìn)。

3、
　　本文基于上述提出的這些問題,采用信號處理方法來提高ISAR成像分辨率、目標(biāo)探測區(qū)域信號能量、穩(wěn)健性等方面,并且利用壓縮感知理論,同時(shí)考慮雷達(dá)數(shù)據(jù)自身獨(dú)有的特點(diǎn),對ISAR原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行超分辨成像,同時(shí)對成像數(shù)據(jù)量進(jìn)行估計(jì),概括為以下三個(gè)部分:
　　第一部分提出了結(jié)合局部稀疏約束和非局部全變分(NLTV)方法的 ISAR成像的新框架,稀疏先驗(yàn)旨在從背景雜波中區(qū)分信號強(qiáng)散射點(diǎn),而 NLTV旨在抑噪及去除成像虛假點(diǎn)及雜波的

4、同時(shí),保持目標(biāo)圖像的輪廓信息。此算法彌補(bǔ)了在脈沖數(shù)較少情況下,僅考慮信號稀疏特性來成像容易產(chǎn)生較多虛假點(diǎn)的問題,提高了目標(biāo)雜波比。最后通過實(shí)測數(shù)據(jù)從視覺及量化指標(biāo)上證明了算法的有效性及穩(wěn)健性。
　　第二部分提出了結(jié)合馬爾科夫隨機(jī)場進(jìn)行圖像分割的方法,基于壓縮感知理論的ISAR成像新框架。ISAR成像實(shí)際上是一個(gè)將信號從雜波背景中分離的過程。因?yàn)橄∈杓s束在成像過程中已不能滿足精確區(qū)分圖像信號與雜波噪聲區(qū)域,而MRF分割方法旨在確定強(qiáng)

5、散射中心及雜波信號位置,利用分割后的的圖像區(qū)域給信號成像更精確的先驗(yàn)區(qū)間,再對目標(biāo)進(jìn)行成像。通過更加簡單的方法在保持信號能量的同時(shí)抑制雜波噪聲的影響。最后通過實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法不僅提高了成像效率,更使得成像效果有了很大的提升。
　　第三部分針對實(shí)際操作需求,考慮到短相干積累間隔(CPI)的 ISAR成像方法的實(shí)用性,通過利用ISAR距離像的信號能量絕對優(yōu)勢,結(jié)合圖像融合方法閾值分割方法,對少量脈沖距離像進(jìn)行處理,估算在保證成像質(zhì)