本文關鍵詞：基于壓縮感知和正則化的ISAR圖像增強方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像能夠獲得非合作目標的高分辨率圖像,在軍事和民用領域均獲得了廣泛的應用,隨著ISAR觀測距離越來越遠以及目標的運動形式越來越復雜,ISAR成像難度加大且得到的圖像信噪比普遍較低,為了更好地從ISAR圖像中提取目標的有效特征信息,有必要針對ISAR圖像的稀疏性等特點研究有效的圖像增強方法。ISAR圖像增強的主要目的是為了改善圖像的視覺效果,為后續(xù)的目標特征提取、圖像分割和目標識別等提供基礎,本文首先介紹了ISAR成像和雷達圖像增強技術的研究進展,接著系統(tǒng)介紹了逆合成孔徑雷達成像的基本原理,并給出了仿真結果,然后針對ISAR圖像稀疏性的特點,詳細論述了基于壓縮感知的ISAR圖像增強方法,接著論述了基于正則化方法的ISAR圖像增強方法,并給出了實測數(shù)據(jù)處理結果,最后對整篇論文進行了總結和展望,具體做的工作如下:(1)第一章介紹了本文的研究背景與研究意義,總結了ISAR成像和雷達圖像增強技術的研究現(xiàn)狀。(2)第二章系統(tǒng)論述了ISAR成像的原理與方法。首先利用轉臺模型分析了ISAR目標的回波模型,給出了ISAR成像方位向和距離向的理論分辨率計算公式,接著分析了在實際情況下,ISAR平動和轉動分量的產生根源,由此說明了需要對ISAR回波進行包絡對齊和自聚焦等平動補償處理。在ISAR成像的相干積累時間內,由于目標相對雷達視線的轉動會引起目標上散射點的越距離單元走動,因此,本章詳細地分析了目標轉動時散射點徙動的影響,并采用Keystone變換方法進行距離徙動補償。最后,利用仿真數(shù)據(jù)處理驗證了上述方法的有效性。(3)第三章詳細論述了基于壓縮感知的ISAR圖像增強技術,包括壓縮感知理論的稀疏表示、非相關測量以及信號的重構算法等。本章首先對重構算法中的基追蹤算法和正交匹配追蹤等算法進行了詳細的介紹;接著,論述了基于壓縮感知理論的方位向ISAR提高分辨率技術,壓縮感知可以很好地解決方位向數(shù)據(jù)缺失和短脈沖積累時間(Coherent Processing Interval,CPI)情況下的ISAR高分辨率成像問題。然后,考慮到傳統(tǒng)的壓縮感知技術對噪聲非常敏感,研究了抗噪能力較強的改進壓縮感知高分辨率成像與圖像增強方法,而且對權值對角矩陣進行了改進。最后,通過仿真實驗驗證了上述算法在提高圖像分辨率和圖像增強方面的有效性。(4)第四章詳細討論了基于正則化方法的ISAR圖像增強技術。正則化方法結合ISAR圖像的稀疏先驗信息,將ISAR圖像增強問題轉化為凸優(yōu)化問題,同時正則化方法還應用到了目標中的邊緣等先驗信息。本章重點研究了頻域、復圖像域和灰度圖像域的正則化圖像增強方法,針對不同正則項稀疏系數(shù)對圖像增強結果的影響,通過實測數(shù)據(jù)的處理進行了對比和分析,并給出了相應的正則化圖像增強方法的經(jīng)驗值,獲得質量較高的雷達圖像增強效果。(5)第五章為總結與展望部分,本章節(jié)將對對前述工作進行了總結,并對下一步要做的工作進行簡單地介紹。
【關鍵詞】：逆合成孔徑雷達 距離徙動校正 圖像增強 壓縮感知 正則化
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 課題研究背景及研究意義14-15
• 1.2 雷達成像的發(fā)展與研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 逆合成孔徑雷達成像的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀15-18
• 1.2.2 雷達圖像增強技術的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀18-19
• 1.3 論文的主要內容安排19-22
• 第二章 逆合成孔徑雷達成像基本原理22-34
• 2.1 轉臺成像22-24
• 2.2 平動補償24-28
• 2.2.2 包絡對齊26-27
• 2.2.3 自聚焦27-28
• 2.3 目標轉動時散射點徙動的影響及其補償28-30
• 2.4 仿真結果展示與分析30-34
• 第三章 基于壓縮感知的ISAR圖像增強方法34-50
• 3.1 壓縮感知基本原理34-38
• 3.1.1 壓縮感知理論概述34-36
• 3.1.2 壓縮感知理論的重構算法36-38
• 3.2 基于方位向稀疏表示的壓縮感知ISAR成像38-41
• 3.2.1 短CPI壓縮感知圖像增強38-40
• 3.2.2 方位稀疏采樣壓縮感知圖像增強40-41
• 3.3 基于改進壓縮感知的ISAR圖像增強41-43
• 3.4 仿真結果展示與分析43-50
• 3.4.1 短CPI情況下壓縮感知圖像增強結果43-45
• 3.4.2 方位稀疏采樣下壓縮感知圖像增強結果45-46
• 3.4.3 改進壓縮感知圖像增強結果46-50
• 第四章 基于正則化方法的ISAR圖像增強方法50-62
• 4.1 ISAR圖像增強的正則化方法50-54
• 4.1.1 頻域正則化方法50-52
• 4.1.2 復圖像域正則化方法52-54
• 4.1.3 灰度圖像域正則化方法54
• 4.2 正則化方法的參數(shù)選取54-56
• 4.3 實測數(shù)據(jù)處理結果展示與分析56-62
• 第五章 總結和展望62-64
• 5.1 工作總結62
• 5.2 工作展望62-64
• 參考文獻64-68
• 致謝68-70
• 作者簡介70-72

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