基于压缩感知的舰船目标ISAR成像方法研究

摘要

压缩感知的出现为雷达成像技术提供了新思路,同时也因为海杂波的存在,雷达数据的稀疏性受到破坏,这对于贪婪迭代算法中需要事先知晓稀疏度,进而进行压缩感知重构的算法来讲,无疑有很大的影响。本文将贪婪迭代算法中的SAMP算法应用到压缩感知雷达成像中,首先,SAMP算法不需要稀疏度作为输入参数,这对于稀疏性受到海杂波影响的雷达回波无疑方便很多。其次,SAMP设置了阈值这一参数,作于重构算法的迭代终止条件。本文根据海杂波的情况进行SAMP算法中阈值的估算,进而达到抑制海杂波的目的。
　　首先,本文分析了海杂波的幅度特性,以及时间与空间相关特性,采用球不变随机过程算法仿真时-空二维海杂波,结合仿真结果对比分析了仿真与理论的时空相关的K分布海杂波,证明了球不变随机过程算法的有效性。接着,建立了舰船目标的散射点模型,介绍了舰船目标的距离-多普勒算法,给出了海杂波下舰船目标的仿真成像,由此分析了海杂波对于传统的RD成像结果的影响。
　　然后,本文将压缩感知应用到ISAR成像的方位向中。首先介绍了方位向的压缩感知ISAR成像原理,构造了算法所需的稀疏基,重构算法采用了贪婪迭代算法中的OMP和SAMP算法。文中分析了稀疏度,测量数对于OMP算法的影响,以及步长,阈值以及测量数对于SAMP算法的影响。通过仿真结果,证明了稀疏度对于OMP算法性能的重要性,从而体现出SAMP不需要稀疏度作为输入参数的优势。另一方面,通过理论证明和仿真结果,验证了估算海杂波幅度的方法估算SAMP算法的阈值可行并且合理,能够达到大幅度地抑制海杂波的目的。
　　最后,本文将压缩感知应用到ISAR成像的距离向中。先后采用OMP重构算法和SAMP重构算法进行仿真,与传统的RD算法的距离压缩部分进行比较分析。接着,本文分析了测量数对于OMP算法和SAMP算法的影响,在不同平均功率信杂比下对算法进行了仿真。

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第1章 绪 论

1.1论文研究的背景和意义

1.2国内外研究状况

1.3主要内容

第2章 海杂波下的舰船目标成像

2.1引言

2.2时空相关的K分布海杂波仿真

2.3舰船目标ISAR成像算法

2.4海杂波下舰船成像仿真

2.5本章小结

第3章 压缩感知理论

3.1引言

3.2压缩感知基本理论

3.3测量矩阵

3.4信号重构

3.5本章小结

第4章 方位向的压缩感知ISAR成像

4.1引言

4.2方位向的压缩感知ISAR成像基本原理

4.3实验结果与分析

4.4本章小结

第5章 距离向的压缩感知ISAR成像

5.1实验结果与分析

5.2本章小结

结论

参考文献

声明

致谢