基于壓縮感知的雷達(dá)目標(biāo)散射中心提取.pdf

1、雷達(dá)散射中心提取是雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)性問(wèn)題。散射中心提取的精度和效率直接影響著目標(biāo)識(shí)別的精度和效率。因此,研究雷達(dá)目標(biāo)散射中心提取技術(shù)成為目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域的重要問(wèn)題之一。
　　為了得到可靠的散射數(shù)據(jù),本文采用了基于積分方程的數(shù)值方法求解電磁散射問(wèn)題。同時(shí),將信息論中的壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于單站散射快速計(jì)算,為雷達(dá)散射中心提取提供高效,準(zhǔn)確的散射數(shù)據(jù)。
　　論文深入研究了組合激勵(lì)方法,通過(guò)有限個(gè)組合激勵(lì)入射的方法,有效地

2、壓縮了單站的入射角度個(gè)數(shù),加速單站計(jì)算速度。多層快速多極子方法加速了迭代求解中的矩矢相乘,將復(fù)雜度從 O(N2)降低到 O(NlogN),而壓縮感知技術(shù)可以通過(guò)有限個(gè)組合激勵(lì)入射,通過(guò)得到的解重構(gòu)出原始電磁散射問(wèn)題的解。所以,采用多層快速多極子方法與壓縮感知結(jié)合,使得電大目標(biāo)多角度入射的單站問(wèn)題得到了有效地解決。組合激勵(lì)的方法可以降低單站的入射角度個(gè)數(shù),為進(jìn)一步降低壓縮感知的復(fù)雜度,本文采用了特征基函數(shù)技術(shù),減少了基函數(shù)數(shù)目,提升了計(jì)算

3、效率。組合激勵(lì)方法也成功用于特征基函數(shù)的構(gòu)造,用以加速特征基函數(shù)的構(gòu)造。論文還提出了將壓縮感知與高階矩量法相結(jié)合,來(lái)解決電大目標(biāo)單站散射的快速計(jì)算。采用傳統(tǒng)的RWG基函數(shù),或是CRWG基函數(shù),一般選取1/10波長(zhǎng)至1/8波長(zhǎng),高階矩量法是在大的剖分貼片上通過(guò)高階矢量基函數(shù)模擬實(shí)際電流,最大的剖分尺寸可以達(dá)到RWG基函數(shù)剖分尺寸的3倍,從而大大降低未知量數(shù)目,再通過(guò)壓縮感知技術(shù)降低單站的入射平面波的數(shù)目。這樣,本文將壓縮感知技術(shù)與高階矩量