基于稀疏表示的微波輻射圖像重構(gòu)方法研究.pdf

1、微波遙感具有全天時、全天候、強(qiáng)穿透性和隱蔽性的特點(diǎn)，使其在對地遙感、射電天文、災(zāi)害預(yù)報以及軍事目標(biāo)探測等領(lǐng)域獲得了越來越廣泛的應(yīng)用。微波輻射計通過測量目標(biāo)的微波輻射特性，反映目標(biāo)內(nèi)在的物理特征信息，但對目標(biāo)表面粗糙度等宏觀結(jié)構(gòu)特征不敏感。利用微波輻射計獲得土壤微波輻射圖像的特征主要取決于土壤濕度。通過獲取的微波輻射圖像可以反演土壤濕度數(shù)據(jù)，進(jìn)而對土壤濕度數(shù)據(jù)分析可以提高氣象預(yù)報的準(zhǔn)確度，有效監(jiān)測干旱及洪澇等地質(zhì)災(zāi)害。隨著圖像向精細(xì)化和結(jié)

2、構(gòu)化方向的發(fā)展，干涉測量綜合孔徑微波輻射計（Interferometric Synthetic Aperture Microwave Radiometry,ISAMR）已演變成龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)，在一次觀測中所采集的數(shù)據(jù)動輒達(dá)到上千萬。對此，基于奈奎斯特采樣和常規(guī)微波輻射成像方法難以實(shí)現(xiàn)高分辨率的微波輻射成像。
　　壓縮感知（Compressed Sensing,CS）理論的核心思想是將信號的稀疏性先驗(yàn)知識結(jié)合到信號重構(gòu)過程中，采用

3、隨機(jī)稀疏采樣（遠(yuǎn)小于奈奎斯特抽樣率）壓縮數(shù)據(jù)，利用非線性重構(gòu)方法獲得原始信號。本論文將壓縮感知應(yīng)用到微波輻射成像中，通過重構(gòu)算法對稀疏采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，獲得高分辨率的微波輻射圖像。論文的主要研究內(nèi)容如下：
　　1．介紹干涉測量綜合孔徑微波輻射成像系統(tǒng)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)。討論壓縮感知理論框架，簡要介紹觀測矩陣，重點(diǎn)研究信號的稀疏表示和信號的重構(gòu)算法，構(gòu)建基于壓縮感知的微波輻射成像模型。
　　2．研究基于正交匹配追蹤（Orthog

4、onal Matching Pursuit,OMP）算法和優(yōu)化正交匹配追蹤（Optimized Orthogonal Matching Pursuit,OOMP）算法的微波輻射圖像重構(gòu)方法。引入高斯隨機(jī)觀測矩陣并通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證其有效性。對微波輻射圖像的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行理論分析，獲取微波輻射圖像的分段平滑、在變換域上的稀疏性等先驗(yàn)知識。將級聯(lián)字典引入到OMP算法中，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證級聯(lián)字典比單一正交基獲得更高分辨率的微波輻射圖像。研究基于OOMP算