合成孔径雷达运动目标谱图二维压缩与重构方法

在完成合成孔径雷达(SAR)双通道回波数据对消处理的基础上,提出一种基于压缩感知的运动目标谱图二维压缩与重构方法。通过构造二维观测矩阵对SAR谱图在距离和慢时间方向上分别进行压缩,接收端设计二维正交匹配追踪法来重构原始谱图信息,进一步得到目标高分辨二维像。该方法可大幅降低SAR运动目标谱图数据量,并在稀疏度估计值不小于应有稀疏度值且两者比较接近的条件下,准确重构出原始谱图信息,同时得到高质量的运动目标二维像。仿真验证了方法的有效性。     

基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法

结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程.该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩.文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度.最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果.仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性.     

基于NCS算子的大斜视SAR压缩感知成像方法

该文针对大斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像进行研究,提出了一种基于非线性频调变标(Non-linear Chirp Scaling, NCS)算子的大斜视SAR压缩感知成像方法。首先在详细分析大斜视SAR回波信号模型的基础上,给出了一种基于全采样数据的NCS成像算法,该算法有效完成了回波数据的走动补偿与解耦合处理,实现了准确成像。其次针对降采样的大斜视SAR回波数据成像问题,提出将上述成像算法构造成NCS算子并基于该算子建立压缩感知重构模型,通过对模型的优化求解直接获得最终的成像结果。该方法对于稀疏性成像场景能够有效降低回波数据采样率实现高质量成像,对于非稀疏成像场景在满采样条件下能够提高成像质量。最后的点目标和面目标的仿真实验验证了该文所提方法的有效性和可行性。      

基于压缩感知和LBG算法的SAR数据压缩与重构方法

针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）和Linde-Buzo-Gray （LBG）算法共同完成。对于SAR所接收到的回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵对回波信号进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的。对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0（smooth L0, SL0）算法重构原始回波信号。在此基础上,再利用传统频率变标（Frequency Scaling, FS）SAR成像算法进行高分辨成像。仿真结果证明了本文方法的有效性。      

艇载稀疏阵列MIMO雷达地面运动目标成像方法

本文针对地面运动目标成像问题,提出了基于平流层飞艇平台的稀疏阵列MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达的成像方法.该方法首先利用MIMO雷达阵列对观测场景进行空间并行采样获取其散射信息,其次由于两次脉冲回波信号中的运动目标信息不同而地杂波(或静止地物)信息相同,因此利用一次相消技术抑制回波信号中的地杂波分量.然后基于观测场景中运动目标的稀疏特性,将压缩感知理论引入到对运动目标重建过程中.该方法可有效避免地面运动目标成像时的地杂波干扰和运动补偿问题,同时采用稀疏阵列可大幅减少天线阵元个数,从而降低对飞艇平台的要求和系统成本,便于工程应用.最后利用仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.