本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知理論的雷達(dá)圖像壓縮處理

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【摘要】：壓縮感知是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外都十分熱門(mén)的一個(gè)研究課題,在通信學(xué)科的很多方面引起的廣泛的關(guān)注。對(duì)于雷達(dá)來(lái)說(shuō),要想有較強(qiáng)的距離分辨率則其信號(hào)帶寬往往是較大的,而大的信號(hào)帶寬勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致雷達(dá)系統(tǒng)面臨超大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)和處理等問(wèn)題。而壓縮感知理論的提出恰好迎合了雷達(dá)在數(shù)據(jù)壓縮方面的需求。本文就壓縮感知理論在雷達(dá)圖像的壓縮和重構(gòu)領(lǐng)域的應(yīng)用展開(kāi)了研究。具體的工作有如下幾點(diǎn)。1)首先詳細(xì)討論了壓縮感知的基本理論和其中涉及到的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；其中重點(diǎn)分析了壓縮感知理論三要素：稀疏基、觀(guān)測(cè)矩陣和信號(hào)重構(gòu)算法。2)就壓縮感知理論在壓縮和重構(gòu)真實(shí)雷達(dá)圖像時(shí)的性能進(jìn)行了較詳細(xì)地仿真實(shí)驗(yàn)分析,在壓縮感知理論三要素的選擇上分別通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較確定了綜合性能優(yōu)異且最適合運(yùn)用于雷達(dá)圖像壓縮重構(gòu)處理的稀疏基(離散小波基)、觀(guān)測(cè)矩陣(高斯隨機(jī)矩陣)和信號(hào)重構(gòu)算法(正交匹配追蹤算法)。離散小波基、高斯隨機(jī)矩陣和正交匹配追蹤算法的組合使用較其他選擇,無(wú)論在重構(gòu)精度還是重構(gòu)計(jì)算效率上都具有明顯的優(yōu)勢(shì)。3)將壓縮感知處理方法用C語(yǔ)言進(jìn)行了軟件編程實(shí)現(xiàn),程序涵蓋了完整的雷達(dá)圖像的稀疏、壓縮和重構(gòu)過(guò)程,所采用的稀疏基、觀(guān)測(cè)矩陣和重構(gòu)算法均是由論文仿真實(shí)驗(yàn)篩選得出；此外,為了實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用,設(shè)計(jì)出了一個(gè)基于DSP的雷達(dá)圖像壓縮重構(gòu)顯示系統(tǒng),并用F2812開(kāi)發(fā)板進(jìn)行了部分關(guān)鍵性的技術(shù)驗(yàn)證；該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)傳輸模塊、圖像壓縮重構(gòu)模塊和圖像顯示模塊等。并且,在數(shù)據(jù)傳輸模塊,根據(jù)雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)和串口傳輸?shù)奶匦栽O(shè)計(jì)了一套數(shù)據(jù)“編碼”、“解碼”規(guī)則。文章實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用壓縮感知理論壓縮重構(gòu)雷達(dá)圖像,當(dāng)所選稀疏基、觀(guān)測(cè)矩陣和重構(gòu)算法適當(dāng)時(shí)具有精度高且重構(gòu)速度快的優(yōu)點(diǎn)；因此,壓縮感知理論在雷達(dá)圖像的壓縮重構(gòu)方面的應(yīng)用是可行并具有很大潛力的。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 雷達(dá)圖像 正交匹配追蹤 DSP
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 稀疏基和觀(guān)測(cè)矩陣14-28
• 2.1 問(wèn)題描述14
• 2.2 壓縮感知基礎(chǔ)理論及其數(shù)學(xué)模型14-16
• 2.3 信號(hào)的稀疏表示16-22
• 2.3.1 快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)18-19
• 2.3.2 離散余弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)19-20
• 2.3.3 離散小波變換(Discrete Wavelet Transform,DWT)20-22
• 2.4 觀(guān)測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)22-25
• 2.4.1 隨機(jī)觀(guān)測(cè)23
• 2.4.2 確定性觀(guān)測(cè)23-24
• 2.4.3 觀(guān)測(cè)矩陣的選擇24-25
• 2.5 章節(jié)小結(jié)25-28
• 第3章 信號(hào)重構(gòu)算法28-50
• 3.1 凸松弛算法30-32
• 3.2 貪婪追蹤算法32-41
• 3.2.1 匹配追蹤算法32-34
• 3.2.2 正交匹配追蹤算法34-36
• 3.2.3 在OMP基礎(chǔ)上衍變的算法36-41
• 3.3 組合算法41-42
• 3.4 算法性能的比較42-47
• 3.4.1 均方誤差42-43
• 3.4.2 峰值信噪比43-45
• 3.4.3 重構(gòu)計(jì)算時(shí)間45-47
• 3.5 關(guān)于圖像中噪聲的討論47-49
• 3.6 章節(jié)小結(jié)49-50
• 第4章 軟件實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-64
• 4.1 壓縮重構(gòu)過(guò)程的軟件實(shí)現(xiàn)50-54
• 4.1.1 壓縮重構(gòu)過(guò)程演示50-53
• 4.1.2 雷達(dá)圖像壓縮重構(gòu)的軟件實(shí)現(xiàn)53-54
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)54-64
• 4.2.1 數(shù)據(jù)傳輸模塊55-60
• 4.2.2 壓縮重構(gòu)模塊60
• 4.2.3 圖像顯示模塊60-62
• 4.2.4 其他擴(kuò)展62-64
• 第5章 結(jié)論64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表論文70-71
• 致謝71-72
• 作者簡(jiǎn)介72

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