基于逆匹配濾波的壓縮感知SAR成像的研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)利用小天線在平臺(tái)上的運(yùn)動(dòng)來合成一個(gè)等效的長(zhǎng)天線，在沒有增加實(shí)際天線孔徑的情況下提升了成像分辨率，對(duì)于傳統(tǒng)的雷達(dá)成像來說是一個(gè)歷史性的突破，使得合成孔徑雷達(dá)成像無論在軍用還是民用領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。隨著成像的目標(biāo)場(chǎng)景越來越大，導(dǎo)致需要處理的數(shù)據(jù)量也隨之增加，給硬件系統(tǒng)帶來很大壓力。而實(shí)際成像場(chǎng)景往往是稀疏的或具有某種結(jié)構(gòu)性，因此可以用壓縮感知理論進(jìn)行處理。
　　壓縮感知理論利用信號(hào)中信息的冗余降低采樣率，并證明當(dāng)滿足一

2、定條件時(shí)可以利用稀疏優(yōu)化算法從欠采樣的數(shù)據(jù)中重構(gòu)出原信號(hào)。和傳統(tǒng)的信號(hào)采樣理論相比,壓縮感知算法將信號(hào)采樣和壓縮的步驟合并到一起，直接進(jìn)行欠采樣，減少了數(shù)據(jù)量，降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)膲毫?。壓縮感知SAR成像近年來吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注。本文研究了壓縮感知SAR成像的重構(gòu)算法，利用傳統(tǒng)的匹配濾波方法對(duì)重構(gòu)算法進(jìn)行優(yōu)化，降低重構(gòu)算法復(fù)雜度。
　　本文首先在緒論中介紹了合成孔徑雷達(dá)的發(fā)展歷史以及所面臨的問題，接著引入了壓縮感知理論，簡(jiǎn)要介

3、紹了壓縮感知SAR成像的理論和發(fā)展，在此基礎(chǔ)上還介紹了單比特壓縮感知以及單比特壓縮感知SAR成像理論。本章提出了一些壓縮感知SAR成像中仍然存在的問題，并將針對(duì)這些問題具體展開研究。
　　第二章介紹了壓縮感知理論以及稀疏重構(gòu)算法。本章分析了壓縮感知問題成立的條件，介紹了幾種常用的壓縮感知模型以及相應(yīng)的重構(gòu)算法，分析了不同重構(gòu)算法的特點(diǎn)，并提出壓縮感知SAR成像中存在的一些限制。
　　第二章針對(duì)壓縮感知SAR成像重構(gòu)算法計(jì)算復(fù)

4、雜度過高的問題提出了優(yōu)化算法，將傳統(tǒng)匹配濾波omega-K算法和壓縮感知算法結(jié)合，提出了一種基于近似代替的低復(fù)雜度壓縮感知SAR成像算法。本章證明了算法的可行性并進(jìn)行了相應(yīng)的理論推導(dǎo)，對(duì)時(shí)空復(fù)雜度進(jìn)行了定量分析，利用匹配濾波降低了算法復(fù)雜度，減少了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
　　第四章分析了上一章中算法在低信噪比情況下成像效果不好的問題，提出了一種低復(fù)雜度的單比特壓縮感知SAR成像方法。不僅改善了算法在低信噪比情況