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步进频率SAR超分辨成像技术研究

作 者: 黄璐
导 师: 宋千
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: 合成孔径雷达 步进频率 超分辨成像 谱估计 正弦信号幅度相位估计 稳健Capon波束形成 压缩感知
分类号: TN957.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要


步进频率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过合成孔径的原理获得方位向的高分辨,通过发射步进频率信号合成大的信号带宽,实现距离向高分辨。由于系统距离分辨率受限于发射信号带宽,使得系统很难满足超高分辨成像的实际应用需求,特别是基于高分辨成像的弱小目标检测鉴别。本文基于车载步进频率前视虚拟孔径雷达(Vehicle-mounted Stepped-frequency Forward-looking Ground-penetrating Virtual Aperture Radar, SFGPVAR)系统,以探测金属防坦克地雷为实际应用背景,通过超分辨成像算法实现浅埋地雷目标的超分辨成像和检测鉴别。基于目标图像的地雷检测鉴别需要较高的成像分辨率,但对于SFGPVAR系统而言,固定孔径长度和确定发射信号带宽使得系统很难获得较高的二维分辨率,为有效提高SFGPVAR系统的地雷探测性能,本文引入正弦信号幅度相位估计(Amplitude and Phase Estimation of a Sinusoid, APES)与稳健Capon波束形成(Robust Capon Beamforming, RCB)相结合的APES-RCB二维超分辨成像算法,并根据地雷目标的稀疏性信息引入压缩感知(Compressive Sensing, CS)算法,研究两种超分辨成像算法条件下地雷目标的高分辨成像及检测鉴别问题。在APES-RCB算法方面,首先推导了APES及Capon的基本原理并进行性能分析;然后以SFGPVAR系统为背景,给出了基于APES-RCB的二维超分辨成像算法流程,并结合实测地雷数据处理结果进行了算法性能分析;最后结合APES谱估计方法特点,给出了基于回波域的强杂波旁瓣抑制方法,该方法能够对强杂波旁瓣进行有效抑制,但对微弱目标几乎不造成任何影响,克服了传统旁瓣抑制方法抑制弱目标的缺陷。在CS算法方面,首先介绍了CS算法的基本原理与应用条件,在分析地雷目标分布稀疏性和电磁散射稀疏性的基础上,给出了基于CS算法的地雷超分辨成像处理流程,利用仿真和实测数据对其有效性进行了验证;然后利用地雷目标的双点散射特性和方位散射不变性,通过CS成像算法提取地雷目标的空间散射结构,并将其转化为与目标物理结构相关的几何特征,进而实现了地雷目标鉴别与识别。虽然APES-RCB与CS都具有超分辨能力,但两种算法各有不同。本章首先结合SFGPVAR系统特点,给出了两种超分辨成像算法应用于该系统的有利条件;其次,基于SFGPVAR系统实测数据分别利用两种方法对地雷目标切片和全场景进行超分辨成像处理,特别是非完备数据情况下的成像对比,结果表明CS算法的超分辨能力更优;最后,对两种算法中信噪比较低情况下参数的影响进行了分析,并结合实际应用环境提出了一种估计参数的思路和方法。

全文目录


摘要  9-11
ABSTRACT  11-13
第一章 绪论  13-21
  1.1 课题研究背景及意义  13-15
  1.2 超分辨成像算法的国内外研究现状  15-19
    1.2.1 传统谱估计超分辨成像算法  15-16
    1.2.2 基于压缩感知的超分辨成像算法  16-19
  1.3 本文主要工作及内容安排  19-21
第二章 基于APES-RCB 的步进频率SAR 超分辨成像  21-41
  2.1 引言  21
  2.2 APES 及Capon 算法原理及性能分析  21-28
    2.2.1 基本原理  22-23
    2.2.2 性能分析及仿真实验  23-28
  2.3 基于APES-RCB 的步进频率SAR 超分辨成像方法  28-34
    2.3.1 算法流程  29-32
    2.3.2 实测数据处理结果  32-34
  2.4 APES 在回波域强杂波旁瓣抑制中的应用  34-39
    2.4.1 基于APES 的回波域强杂波旁瓣抑制方法  35-38
    2.4.2 实测数据处理结果  38-39
  2.5 本章小结  39-41
第三章 基于压缩感知的步进频率SAR 超分辨成像及目标鉴别  41-57
  3.1 引言  41
  3.2 压缩感知简介  41-47
    3.2.1 CS 基本原理  42-46
    3.2.2 CS 理论应用  46-47
  3.3 基于CS 的步进频率SAR 超分辨成像  47-53
    3.3.1 稀疏性分析  48-50
    3.3.2 算法流程  50-51
    3.3.3 仿真及实测数据处理结果  51-53
  3.4 基于CS 的目标鉴别  53-56
    3.4.1 基于CS 的目标检测鉴别流程  54-55
    3.4.2 实测数据处理结果  55-56
  3.5 本章小结  56-57
第四章 APES-RCB 与CS 超分辨成像结果对比  57-70
  4.1 引言  57
  4.2 基于SFGPVAR 系统的APES-RCB 及CS 应用分析  57-62
    4.2.1 基于SFGPVAR 系统的APES-RCB 应用分析  58-60
    4.2.2 基于SFGPVAR 系统的CS 应用分析  60-62
  4.3 APES-RCB 与CS 实测数据超分辨成像结果对比  62-69
    4.3.1 地雷ROI 成像结果  62-63
    4.3.2 全场景成像结果  63-65
    4.3.3 非完备数据成像结果  65-66
    4.3.4 信噪比较低情况下的参数估计  66-69
  4.4 本章小结  69-70
第五章 结束语  70-72
  5.1 本文工作总结  70
  5.2 未来工作展望  70-72
致谢  72-73
参考文献  73-78
作者在学期间取得的学术成果  78

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 数据、图像处理及录取
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