星機(jī)雙基地線陣合成孔徑雷達(dá)(SA-BiLASAR)是一種結(jié)合星機(jī)雙基SAR(SABiSAR)和線陣SAR(LASAR)優(yōu)勢(shì),具有重要應(yīng)用價(jià)值的新概念、新體制SAR,在機(jī)理上具備正下視、前視和側(cè)視等多視角高分辨三維成像的能力,突破了傳統(tǒng)側(cè)視SAR成像模式限制,能夠?qū)崿F(xiàn)觀測(cè)目標(biāo)的三維成像。新興的壓縮感知理論指出只要原始信號(hào)具有稀疏性或者可壓縮性,那么遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)Nyquist采樣率的測(cè)量信號(hào)就可以恢復(fù)出原始信號(hào)。并且原始信號(hào)稀疏性越強(qiáng),觀測(cè)數(shù)據(jù)需要的越少。因此針對(duì)傳統(tǒng)成像理論及方法在SA-BiLASAR新體制成像的不足,可與稀疏信號(hào)處理理論良好結(jié)合,在機(jī)載接收系統(tǒng)僅采用稀疏線陣天線接收回波,再借助稀疏信號(hào)重構(gòu)方法實(shí)現(xiàn)SA-BiLASAR稀疏目標(biāo)的高精度三維成像。本文主要介紹了一種新體制SAR-SA-BiLASAR,并研究了SA-BiLASAR的高精度三維成像方法。論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.簡(jiǎn)述了壓縮感知及SA-BiLASAR三維成像基礎(chǔ)理論。首先,介紹了壓縮感知的基本理論,同時(shí)介紹了線陣三維SAR的幾何模型和基于壓縮感知的回波測(cè)量模型。其次,在上述基礎(chǔ)理論的依據(jù)下,構(gòu)建了結(jié)合SA-...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 星機(jī)雙基地SAR成像技術(shù)
        1.2.2 線陣SAR三維成像技術(shù)
        1.2.3 稀疏SAR成像技術(shù)
    1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 星機(jī)雙基地線陣SAR三維成像基礎(chǔ)理論
    2.1 引言
    2.2 壓縮感知與線陣SAR三維成像基礎(chǔ)理論
        2.2.1 壓縮感知理論
        2.2.2 線陣SAR三維成像理論
    2.3 星機(jī)雙基地線陣SAR三維成像模型
        2.3.1 幾何與回波模型
        2.3.2 分辨率分析
    2.4 經(jīng)典SAR成像算法
        2.4.1 三維距離多普勒算法
        2.4.2 三維后向投影算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 星機(jī)雙基地線陣SAR高精度稀疏三維成像方法
    3.1 引言
    3.2 正交匹配追蹤算法
    3.3 貝葉斯重構(gòu)算法
        3.3.1 迭代最小化稀疏貝葉斯重構(gòu)算法
        3.3.2 近似消息傳遞算法
    3.4 算法及實(shí)驗(yàn)分析
        3.4.1 等距離切片幾何畸變校正方法
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 星機(jī)雙基地線陣SAR誤差估計(jì)與補(bǔ)償方法
    4.1 引言
    4.2 星機(jī)雙基地線陣SAR誤差模型
        4.2.1 誤差形式分析
        4.2.2 運(yùn)動(dòng)誤差模型分析
    4.3 星機(jī)雙基地線陣SAR誤差補(bǔ)償方法
        4.3.1 貝葉斯學(xué)習(xí)迭代極大值稀疏自聚焦算法
        4.3.2 基于聯(lián)合準(zhǔn)則的稀疏自聚焦成像算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)分析
        4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)分析
        4.4.2 實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)分析
    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 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3779457