本文關鍵詞：線陣三維SAR成像技術研究

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【摘要】：線陣三維合成孔徑雷達(Liner Array Three Dimensional SAR,LASAR)成像技術作為一種新體制雷達成像技術,能夠獲取目標三維散射信息,對目標進行三維立體成像。常規(guī)的線陣三維SAR成像算法,其跨航向分辨受限于Nyquist采樣定理和陣列柵瓣的影響,要求陣元均勻分布且陣元間距盡可能小,導致陣元數目過多,且傳統(tǒng)算法跨航向分辨函數旁瓣較高,同時受到瑞利極限的限制導致系統(tǒng)分辨率下降。針對以上缺點,本文以現代譜估計理論和壓縮感知理論為出發(fā)點,利用少量陣元構造的非均勻稀疏陣列,分別研究了基于現代譜估計技術和基于壓縮感知技術的線陣三維SAR成像方法,合理設計陣列分布構型,在減少陣元數目的條件下,有效地抑制了成像旁瓣,提高了跨航向分辨力,同時擴大了無模糊成像范圍。本文的主要研究內容如下:(1)針對均勻陣列SAR系統(tǒng),分析了基于正下視單發(fā)多收(Single Input Multi Output,SIMO)模式下的三維成像原理,分析了回波信息及距離歷史,并基于波數推導了LASAR的系統(tǒng)分辨率及其空變特性。研究線陣三維SAR系統(tǒng)的線性回波模型,并構建多維回波矩陣表示形式。進一步研究并分析了基于波束形成技術和基于傅里葉變換的線陣三維SAR成像實現方法。(2)針對均勻陣列SAR的局限性,分析柵瓣出現機理,提出兩種有效避免柵瓣的非均勻線陣構型:互質嵌套陣列和隨機分布陣列,改善了線陣SAR的性能。在非均勻線陣三維SAR構型基礎上,推導了基于迭代自適應譜估計(Iterative Adaptive Approach,IAA)三維SAR成像算法,實驗證明了該算法性能的優(yōu)越性,不僅能夠提高分辨能力,也可以有效減少陣元數目,同時擴大無模糊成像范圍。進一步,綜合考慮噪聲等影響因素,提出了改進的基于噪聲信號聯合協方差矩陣的IAA算法,仿真實驗結果表明改進算法具有更好的抗噪性能,同時對成像區(qū)間選取具有更好的適應性,不受系統(tǒng)多普勒參數限制。(3)進行線陣三維SAR稀疏特性分析,探究線陣三維SAR的稀疏表示形式。對于三維SAR較大數據率,高度分辨能力較低情況,引入壓縮感知理論,提出基于硬門限的OMP重構的非均勻稀疏線陣三維SAR成像算法,基于門限的OMP算法通過設置重構信號的幅度閾值,避免了因信號稀疏度未知造成的誤差,并通過仿真驗證了算法的可行性。(4)給出了線陣三維SAR回波信號的實數域表示模型,引入壓縮感知理論提出稀疏貝葉斯重構算法和稀疏梯度投影算法,進行了非均勻稀疏線陣三維SAR成像。仿真實驗證明了算法的可行性和優(yōu)越性。(5)進行線陣SAR成像算法性能分析與比對,分別給算法效率、分辨精度以及抗噪性能等分析比較,實驗分析表明基于門限的OMP算法運算速度最快,稀疏梯度投影算法的分辨精度和抗噪性能最好,從而對于運用壓縮感知技術進行線陣三維SAR成像的稀疏重構算法的選擇提供了依據。
【關鍵詞】：線陣三維SAR 非均勻稀疏陣列 譜估計 壓縮感知 稀疏重構
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-12
• 1.2 國內外研究現狀12-16
• 1.2.1 國外SAR三維成像技術研究發(fā)展現狀12-15
• 1.2.2 國內SAR三維成像技術研究發(fā)展現狀15-16
• 1.3 本文的主要研究內容及結構安排16-18
• 第2章 線陣SAR三維成像基本理論18-35
• 2.1 引言18-19
• 2.2 機載線陣三維SAR幾何結構及回波分析19-21
• 2.3 線陣三維SAR分辨率特性研究21-26
• 2.3.1 分辨率理論分析21-23
• 2.3.2 跨航向分辨特性仿真23-26
• 2.4 傳統(tǒng)線陣三維SAR成像方法26-32
• 2.4.1 基于波束形成技術的線陣三維SAR成像方法26-30
• 2.4.2 基于匹配濾波技術的線陣三維SAR成像方法30-32
• 2.5 線陣SAR回波的線性矩陣表示32-34
• 2.6 本章小結34-35
• 第3章 基于IAA算法的非均勻線陣三維SAR成像35-53
• 3.1 引言35
• 3.2 陣列柵瓣及非均勻陣列構型分析35-40
• 3.3 基于IAA算法的均勻稀疏線陣三維SAR成像方法40-46
• 3.4 基于IAA算法的非均勻線陣三維SAR成像方法46-50
• 3.5 基于廣義噪聲協方差矩陣的IAA方法50-52
• 3.6 本章小結52-53
• 第4章 基于壓縮感知的稀疏線陣三維SAR成像53-73
• 4.1 引言53
• 4.2 壓縮感知基本原理53-56
• 4.2.1 壓縮感知理論概述53-55
• 4.2.2 三維場景稀疏特性分析55-56
• 4.3 基于壓縮感知稀疏重構算法的線陣三維SAR成像56-69
• 4.3.1 基于硬門限OMP算法的稀疏線陣三維SAR成像56-60
• 4.3.2 基于稀疏貝葉斯算法的稀疏線陣三維SAR成像60-65
• 4.3.3 基于稀疏梯度投影算法的稀疏線陣三維SAR成像65-69
• 4.4 算法性能比較69-72
• 4.5 本章小結72-73
• 結論73-75
• 參考文獻75-79
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果79-81
• 致謝81

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2 李翔;;三維成像技術及高精度快速三維成像系統(tǒng)研究[J];現代電子技術;2006年12期

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4 葉蔭;劉光炎;孟U，

本文編號：854625