本文關(guān)鍵詞：運動目標微波關(guān)聯(lián)稀疏成像技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 微波關(guān)聯(lián)成像 運動目標 時空兩維隨機輻射場 壓縮感知 速度估計 網(wǎng)格失配

【摘要】：基于時空兩維隨機輻射場的微波關(guān)聯(lián)成像利用隨機輻射源在成像區(qū)域內(nèi)形成時空兩維隨機的輻射場,經(jīng)隨機輻射場與目標的相互作用,得到包含目標信息的不同時刻回波,通過隨機輻射場與觀測回波的關(guān)聯(lián)處理和信息融合,獲得目標的高分辨率雷達像。本文在微波關(guān)聯(lián)成像體制下,以非合作運動目標為研究對象,利用目標的空間稀疏性,引入壓縮感知理論,對目標進行速度估計,并對輻射場演算進行運動補償,最后通過精確的輻射場與目標回波的關(guān)聯(lián)處理,得到非合作運動稀疏目標的高分辨率雷達成像。首先,本文對運動目標的微波關(guān)聯(lián)成像進行建模,并對高速運動目標進行了合理的近似。由于在建模過程中對成像場景進行了網(wǎng)格劃分,不可避免地帶來網(wǎng)格偏差問題,因此本文分析了網(wǎng)格偏差對成像結(jié)果和目標速度估計的影響,并利用網(wǎng)格偏差的特點,提出了一種網(wǎng)格偏差的校正方法,通過仿真實驗證實該算法對網(wǎng)格偏差校正的有效性。其次,研究了勻速目標的微波關(guān)聯(lián)稀疏成像方法,分析了目標運動對微波關(guān)聯(lián)成像的影響。為了消除目標運動帶來的影響,本文提供了兩種思路：1)對運動目標進行速度估計,對輻射場矩陣進行速度補償后,關(guān)聯(lián)處理得到目標像。2)目標速度估計和成像交替迭代,通過交替迭代更新反演結(jié)果和目標速度,最終得到目標估計速度和目標像。通過仿真實驗證實了兩種思路的可行性,并驗證了所提方法能夠精確地估計出運動目標的速度信息。最后,在勻速目標的微波關(guān)聯(lián)稀疏成像的研究基礎(chǔ)上,對高速運動目標進行了合理的近似,得到高速目標的微波關(guān)聯(lián)成像模型。針對高速運動目標的微波關(guān)聯(lián)成像問題,文中提出兩種解決思路：1)對目標的運動狀態(tài)進行大量的統(tǒng)計,通過某種準則或者適應值,在已知的目標初速度和加速度范圍內(nèi)進行快速搜索,最終在該矩陣中選取合適的觀測矩陣來進行成像。2)對目標速度和加速度信息進行交替估計求解。通過仿真實驗驗證了所提高速運動目標成像方法對目標運動參數(shù)估計的準確性。
【關(guān)鍵詞】：微波關(guān)聯(lián)成像 運動目標 時空兩維隨機輻射場 壓縮感知 速度估計 網(wǎng)格失配
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 緒論14-26
• 1.1 研究背景和意義14-16
• 1.2 研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 研究歷史16-19
• 1.2.2 發(fā)展現(xiàn)狀19
• 1.3 壓縮感知理論與雷達成像19-23
• 1.3.1 壓縮感知基本理論19-22
• 1.3.2 壓縮感知在雷達成像中的應用22-23
• 1.4 論文主要工作和章節(jié)安排23-26
• 第2章 運動目標微波關(guān)聯(lián)成像模型及網(wǎng)格失配問題26-44
• 2.1 引言26-27
• 2.2 運動目標微波關(guān)聯(lián)成像模型27-34
• 2.2.1 成像平面27-28
• 2.2.2 入射場28-29
• 2.2.3 散射場29-32
• 2.2.4 接收回波32-34
• 2.3 動目標微波關(guān)聯(lián)稀疏成像中的網(wǎng)格失配問題分析34-39
• 2.3.1 Off-Grid問題介紹34-35
• 2.3.2 Off-Grid目標對微波關(guān)聯(lián)成像的影響35-38
• 2.3.3 Off-Grid目標對速度估計的影響38-39
• 2.4 基于結(jié)構(gòu)化擾動的網(wǎng)格偏差校正方法39-42
• 2.4.1 SSTLS-FOCUSS算法40-41
• 2.4.2 仿真分析41-42
• 2.5 本章小結(jié)42-44
• 第3章 勻速目標微波關(guān)聯(lián)稀疏成像方法研究44-66
• 3.1 引言44-45
• 3.2 目標勻速運動對微波關(guān)聯(lián)稀疏成像的影響45-47
• 3.3 基于稀疏表示分類器(SRC)的速度估計47-52
• 3.3.1 SRC介紹47-48
• 3.3.2 基于SRC的速度估計48-50
• 3.3.3 仿真分析50-52
• 3.4 基于粒子群算法(PSO)的速度估計52-57
• 3.4.1 PSO介紹52-53
• 3.4.2 基于PSO算法的速度估計53-55
• 3.4.3 仿真分析55-57
• 3.5 基于自適應速度網(wǎng)格的微波關(guān)聯(lián)稀疏成像57-61
• 3.5.1 速度網(wǎng)格微波關(guān)聯(lián)稀疏成像簡介57-58
• 3.5.2 基于自適應速度網(wǎng)格的微波關(guān)聯(lián)稀疏成像58-60
• 3.5.3 仿真分析60-61
• 3.6 基于速度粗估計的勻速目標微波關(guān)聯(lián)稀疏成像方法61-64
• 3.6.1 速度更新模型61-62
• 3.6.2 基于速度粗估計的關(guān)聯(lián)稀疏成像方法流程62-63
• 3.6.3 仿真分析63-64
• 3.7 所提方法性能比較64-65
• 3.8 本章小結(jié)65-66
• 第4章 機動目標微波關(guān)聯(lián)稀疏成像方法研究66-80
• 4.1 引言66-67
• 4.2 目標高速運動對微波關(guān)聯(lián)稀疏成像的影響67-69
• 4.3 基于稀疏表示分類器(SRC)的初速度與加速度聯(lián)合估計69-72
• 4.3.1 算法流程70-71
• 4.3.2 仿真分析71-72
• 4.4 基于粒子群算法(PSO)的速度與加速度估計72-76
• 4.4.1 算法流程73-74
• 4.4.2 仿真分析74-76
• 4.5 基于初速度估計的加速度網(wǎng)格關(guān)聯(lián)稀疏成像76-78
• 4.5.1 算法流程76-77
• 4.5.2 仿真分析77-78
• 4.6 本章小結(jié)78-80
• 第5章 結(jié)束語80-84
• 5.1 論文工作總結(jié)80-81
• 5.2 后續(xù)工作展望81-84
• 參考文獻84-88
• 致謝88-90
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的其他研究成果90

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本文編號：910406