基于壓縮感知的雷達成像技術(shù)研究.pdf

1、壓縮感知是基于矩陣分析、概率統(tǒng)計的一套利用信號稀疏性或可壓縮性的信號處理框架。當信號具有稀疏性或可壓縮性時，原始信號可以通過壓縮感知方法以低于奈奎斯特采樣率的采樣值精確地或近似地重構(gòu)。將壓縮感知應用于雷達成像可以降低雷達的采樣速率，極大降低雷達的硬件要求和成本。綜上所述，研究壓縮感知雷達成像具有重要意義。
　　本文主要研究基于壓縮感知的雷達成像方法，提出等時間隔降采樣壓縮感知雷達成像方法。該方法在保持成像精度不變的情況下，能降低對

2、雷達回波一半的采樣速率。同時相比傳統(tǒng)的雷達成像方法算法，能去除成像旁瓣，提高成像性能。主要研究如下:
　　1.研究合成孔徑雷達成像模型。雷達載體主要分為星載雷達和機載雷達。成像模式主要有聚束式和掃描式。論文首先研究機載雷達條帶式正側(cè)視模型;其次，為了之后深入研究雷達成像算法，研究合成孔徑雷達成像過程中的兩個步驟:脈沖壓縮和距離徙動校正(RCMC)。
　　2.研究并比較合成孔徑雷達的成像算法。首先研究距離多普勒算法(RDA)。

3、針對RDA算法中RCMC插值操作的不足，研究了ChirpScaling算法(CSA);最后針對兩者處理數(shù)據(jù)的方式和算法開銷進行比較。
　　3.研究壓縮感知的重構(gòu)算法。為進一步降低雷達成像的采樣率，首先研究了貪婪算法中的OMP算法;然后針對OMP算法精度不足和需要先驗信息的缺點，研究凸優(yōu)化算法中的GPSR算法;最后，比較兩者的迭代效率和算法占用時間，從而選擇GPSR算法作為壓縮感知雷達成像的重構(gòu)算法。
　　4.提出等時間隔降采