機(jī)載雷達(dá)前視成像和目標(biāo)檢測在前視偵察、精確制導(dǎo)、物資空投和地形避讓等軍事和民用領(lǐng)域有著十分重要的應(yīng)用。然而,常規(guī)的多普勒波束銳化或者合成孔徑雷達(dá)存在前視成像盲區(qū)�；诓ㄊ鴴呙璧睦走_(dá),能夠獲取前視區(qū)域的實(shí)波束圖像,但是收到天線尺寸的限制,使得實(shí)波束圖像方位向分辨率較低,通常無法實(shí)現(xiàn)前視區(qū)域中多個(gè)感興趣目標(biāo)的有效分辨與檢測。因此,開展機(jī)載雷達(dá)前視成像檢測一體化技術(shù)的相關(guān)研究,對提升機(jī)載雷達(dá)的性能有著重要的意義。本文針對機(jī)載雷達(dá)前視成像和感興趣目標(biāo)檢測所存在的問題,主要研究基于單幅實(shí)波束圖像的超分辨成像檢測一體化技術(shù)。首先分析實(shí)波束前視掃描雷達(dá)回波特性,隨后建立了回波模型,最后提出了基于低秩稀疏分解的目標(biāo)檢測方法以及超分辨成像檢測一體化方法,主要內(nèi)容如下所示:1、建立了機(jī)載雷達(dá)前視成像模型。根據(jù)機(jī)載前視掃描雷達(dá)回波獲取過程,導(dǎo)出回波信號(hào)表達(dá)式;分析了回波特性,建立了回波方位向卷積模型,并對反卷積的病態(tài)性進(jìn)行了分析,為后續(xù)超分辨成像和目標(biāo)檢測提供了理論支撐。2、提出了基于低秩稀疏分解的機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測方案。該方案首先對獲得實(shí)波束圖像進(jìn)行超分辨處理,提升方位向分辨率,使得在同一距離單元的多個(gè)鄰近...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)
        1.2.1 前視超分辨成像技術(shù)
        1.2.2 目標(biāo)檢測
    1.3 論文的創(chuàng)新及結(jié)構(gòu)安排
第二章 機(jī)載雷達(dá)前視成像模型
    2.1 機(jī)載雷達(dá)回波模型
    2.2 方位向回波卷積模型
    2.3 病態(tài)性分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于低秩稀疏分解的機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測方法
    3.1 低秩稀疏分解
    3.2 算法流程
        3.2.1 超分辨處理
        3.2.2 滑窗預(yù)處理
        3.2.3 目標(biāo)函數(shù)
        3.2.4 ADMM求解算法
        3.2.5 逆滑窗后處理
    3.3 仿真驗(yàn)證
        3.3.1 有效性仿真
        3.3.2 對比仿真
    3.4 實(shí)測數(shù)據(jù)處理
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于低秩稀疏約束的機(jī)載雷達(dá)前視成像檢測一體化方法
    4.1 正則化理論
    4.2 算法流程
        4.2.1 目標(biāo)函數(shù)
        4.2.2 ADMM求解過程
    4.3 仿真驗(yàn)證
        4.3.1 有效性仿真
        4.3.2 對比仿真
    4.4 實(shí)測數(shù)據(jù)處理
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號(hào)：3736694