高分辨率宽测绘带Scan SAR压缩感知成像算法研究

高方位向分辨率和宽测绘带对合成孔径雷达（Synthesis Aperture Radar, SAR）系统设计提出了矛盾的要求。为获得高分辨率宽测绘带地面图像,提出了一种基于扫描模式SAR（Scan SAR）及压缩感知（Compressive Sensing, CS）理论的解决方法。Scan SAR可获得宽测绘带,然而各子测绘带方位向照射不完整,导致了低的方位向成像精度。所提出的方法首先对子测绘带数据进行方位向补零,并完成距离压缩和距离徙动校正;在方位向有效数据行中进行随机取样构成新的数据矩阵;根据取样指标集构建合理的重建矩阵,通过ROMP算法重建出完整的方位向点目标位置信息;通过子测绘带图像拼接,即可获得高分辨率宽测绘带地面图像。仿真结果表明了所提出方法的有效性。      

一种多通道SAR高分辨率宽测绘带成像算法

合成孔径雷达采用多个天线可以实现高分辨率、宽测绘(HRWS)带成像,增强信噪比,改善动目标检测时的模糊抑制性能。以HRWS成像为目的,该文提出了一种将接、收阵元的双通道数据映射成单通道数据的算法。该算法在二维频域可以根据平台速度变化,进行相位校正。并且在方位向只需一次傅里叶变换,因而具有较高的运算效率。性能分析和仿真结果表明了算法的有效性。     

高分宽幅SAR系统下的方位多通道运动目标成像算法研究

在方位多通道SAR系统中,由于运动目标的回波特性和静止目标的不同,传统的重构滤波器组方法对运动目标的重建是无效的。该文提出一种方位多通道SAR运动目标信号重构方法。该方法首先分析了方位多通道SAR系统中运动目标回波特性,并与静止目标回波形式进行对比,给出了传统重构方法失效的主要原因;通过引入运动目标的径向速度参数,有效实现了匀速运动目标的频谱重构,较好地抑制了方位多通道SAR系统中匀速运动目标的方位模糊。星载仿真实验结果验证了该重构方法的有效性。

     

基于压缩感知的进动目标ISAR成像方法

针对弹道中段进动目标姿态复杂变化给逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像带来的困难,在分析旋转对称进动目标回波模型的基础上,给出了回波模型的线性化表征形式,提出了基于压缩感知的进动目标成像方法,根据算法资源需求提供了两种数据处理方式,〖JP2〗即二维联合处理和分频处理,并对二者的性能进行了分析比较。〖KG-*4〗基于暗室测量数据的实验结果表明,与现有方法相比,〖JP〗所提方法通过少量回波数据即可实现进动目标的高分辨成像,改善了成像质量,并提高了对进动参数的稳定性。     

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

基于压缩感知的SAR图像目标识别

提出一种基于压缩感知的合成孔径雷达图像目标识别方法,将目标识别问题转化为稀疏表示的近似求解问题。该方法利用测试样本在全体训练样本基下的稀疏性,实现样本间的近似稀疏表示。通过考察稀疏系数主要集中于样本真实类别之上的分布特性,研究了稀疏系数本身对目标类别具有的可区分能力,最后基于稀疏系数的分布特性设计分类算法完成目标识别。基于MSTAR数据中三类目标的实验证明,与目前已有的几种典型方法相比,该方法可以取得更高的识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。     

基于压缩感知的SAR对多舰船目标成像

提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)的SAR对多舰船目标的成像算法.通过将多舰船目标成像转换为在某种基下具有稀疏表示的信号重建问题,从而满足CS理论对信号恢复重构的要求,获得比传统成像方法更高的方位分辨率.实测数据的处理验证了该算法的有效性.     

基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像

基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.     

基于扩展目标先验的贝叶斯压缩感知成像

已有的基于压缩感知理论的雷达成像技术通常是基于待重构目标散射点自身非常“稀疏”的前提下。然而实际情形中，针对大型刚体目标成像，如飞机、舰船等，其距离维及方位维通常存在一定的扩展特性，此时成像场景目标空间域的稀疏性相对较差，如果仍采用传统方法进行目标反演，所获得的目标重构性能通常并不理想。据此，基于扩展目标的先验信息，提出了一种改进的贝叶斯压缩感知成像方法。仿真试验验证了所提方法的有效性。     

基于压缩感知的多发多收高分辨SAR成像算法研究

压缩感知理论指出,稀疏信号可以通过以低于奈奎斯特采样的测量数据重建出原始信号。针对高分辨率SAR成像在奈奎斯特理论下所面临的高速A／D采样、大数据量存储、传输等问题挑战。本文提出了一种基于压缩感知理论的多发多收高分辨率SAR二维成像算法。该算法减轻了高分辨率SAR成像的压力,采用压缩感知处理降低了A／D采样速率、数据量...     

基于压缩感知的快速运动目标测速方法

为解决合成孔径雷达中快速运动目标指示问题,提出一种新的基于压缩感知的径向速度估计方法。快速运动目标的径向速度由两部分组成,速度模糊数和基带径向速度。速度模糊数的估计利用如下原理,在距离多普勒域中,运动目标的斜距历程的斜率与目标径向速度成正比。基带径向速度的估计采用新提出的 CS 算法。然后,将速度模糊数与基带径向速度的估计结果结合起来,得到精确的无模糊的径向速度。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种机载SAR地面运动目标成像模块设计

针对一体化机载合成孔径雷达/地面运动目标指示(SAR/GMTI)处理器实现多功能同步的难题,提出一种基于混合SAR/ISAR处理的地面运动目标成像处理模块设计,复用距离脉压数据实现场景成像、动目标检测以及动目标成像功能的并行。结合集成了多处理器的分布式内存体系结构的数字信号处理板卡,通过同构设计和链式数据缓存,每片DSP和其外存构成独立的成像处理节点。同时链路口互联结构可发送当前子孔径的脉压结果实现同步缓存,因此各成像节点可并发响应上位机对已检测动目标的成像请求。基于外场实测数据的处理结果证明了该设计的有效性。     

基于压缩传感的红外或毫米波无源高分辨率成像

设计了一种基于压缩传感理论的红外或毫米波无源成像系统。 压缩传感是一种利用稀疏或可压缩的先验信息进行信号获取和重建的技术,它能以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号 进行采样,并可实现高精度的重建。针对传统系统的固有缺点设计的上述毫米波无源成像系统,能在压缩传感理论的指导下进行成像。仿真结果表 明,该系统具有良好的成像性能,提高了峰值信噪比,改善了分辨率,并大大压缩了数据存储量。     

基于压缩感知的双基SAR二维高分辨成像算法

双基地合成孔径雷达(SAR)由于收发分置,具有广阔的应用前景,但常规的频域算法不仅面临距离史双根号问题,而且数据采集受Nyquist理论限制,数据量大。近年来提出的压缩感知(CS)理论指出,在一定条件下可以从很少的采样点中以很大的概率重建原始未知稀疏信号。本文将CS理论与双基地SAR模型相结合,提出一种基于CS的双基地SAR二维高分辨成像算法。该算法将二维随机降采样回波数据作为测量值,根据发射信号构造距离向测量矩阵,通过方位向多普勒相位因子构建方位向测量矩阵,利用CS恢复算法对目标进行了分维重建。仿真结果与性能分析表明,该算法在严重欠采样情况下仍能完好的重建原始目标,而且对噪声具有一定的鲁棒性和免疫性。与传统双基SAR成像算法相比,该算法具有更高的分辨率,成像结果峰值更加尖锐,峰值旁瓣比(PLSR)和积分旁瓣比(ILSR)都较低,而且采样率低、数据量少,具有一定的有效性和实用性。      

一种基于卡尔曼滤波的多发多收SAR成像算法

该文提出了一种用于多发多收SAR的卡尔曼滤波的成像算法。该算法采用多发多收的方式获得更多的场景信息,通过降低脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency, PRF)获得非模糊的宽测绘带。多路发射信号采用正交编码的形式。通过卡尔曼滤波算法对场景实现了高分辨率重建。最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)估计准则成功解决了传统成像算法中存在的多通道信号正交模糊的问题。理论分析了该算法的正确性,仿真试验验证了算法的有效性。     

基于压缩感知的脉间捷变频SAR成像研究

捷变频技术应用到合成孔径雷达系统中会存在多普勒调频率捷变、方位向无法压缩等问题.在分析捷变频SAR回波相位特性的基础上,本文研究了传统的相关法在方位压缩中的应用;针对相关法效率低、旁瓣高等固有缺陷,考虑到回波信号的稀疏性,提出了基于压缩感知的方位压缩算法,并形成了一种距离压缩采用匹配滤波、方位压缩采用压缩感知的捷变频SAR二维成像方案.仿真实验表明,该方案能克服多普勒调频率捷变等问题,实现捷变频SAR二维成像,并具有低旁瓣、高分辨等优点.     

基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像

近年来,单比特压缩感知已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像中。现有的单比特压缩感知SAR成像一般是与零阈值比较进行单比特量化,无法保留场景中目标反射系数的幅度信息。因此,时变阈值已经受到关注。文中提出了一种新的基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像模型,将单比特量化视为一个线性分类的过程,采用L1范数正则化的逻辑回归算法重构稀疏目标原始的反射系数。仿真结果表明,该方法可以在远低于Nyquist采样率的前提下准确地恢复出目标原始的反射系数,并且降低了雷达系统硬件的成本和能耗,还有利于SAR 图像的特征提取。     

基于随机PRI压缩感知雷达的速度假目标识别方法

当存在有源速度假目标干扰时,随机脉冲重复间隔（Random Pulse Repetition Interval,RPRI）压缩感知雷达的回波稀疏性将被破坏,其目标检测与测速性能无法正常发挥.考虑到干扰机通常无法保证在相位调制时实时准确地更新雷达随机脉冲重复间隔,这将导致其生成的虚假目标信号与真实目标信号在不同的字典上稀疏.本文利用这一特性,在压缩感知框架下提出速度假目标识别算法,该算法通过建立联合字典实现真/假目标的稀疏表示与分离.通过分析不同随机模式下联合字典的自相干性及其对分离结果的影响,给出了本算法的适用范围,仿真结果验证了本算法的有效性.