水下探測中基于壓縮感知的合成孔徑成像.pdf

1、隨著我國海洋事業(yè)的蓬勃發(fā)展，對水下成像質(zhì)量要求日漸增高，具備高分辨率成像能力的合成孔徑聲納設備逐漸成為研究熱點。為了獲得高分辨率成像，通常需要采集大量的水下數(shù)據(jù)，會給相應的硬件設備及發(fā)送測量數(shù)據(jù)的通信系統(tǒng)帶來極大的挑戰(zhàn)。因此，研究如何在保證成像質(zhì)量的同時降低所需數(shù)據(jù)量具有重要的現(xiàn)實意義。
　　壓縮感知理論(Compressed Sensing)利用信號的稀疏特性，可以將無失真重建信號的最小采樣頻率降低到奈奎斯特頻率以下，可用于解決

2、成像數(shù)據(jù)量大的問題。在本文中，主要探討研究了兩種應用壓縮感知的合成孔徑成像算法。由于聲納信號的稀疏矩陣位于復數(shù)域，本文給出了重構(gòu)算法復數(shù)域的實現(xiàn)形式，最后利用點目標的成像仿真實驗驗證了算法性能。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)詳細介紹了壓縮感知基本理論和基礎知識，主要包括信號的稀疏、非線性測量及原始信號的重建三個部分。研究合成孔徑聲納成像原理及經(jīng)典的距離多普勒成像算法，并完成了四點目標的成像仿真;
　　(2)為解

3、決距離向較大數(shù)據(jù)量的問題，研究了具有保相性的距離向壓縮感知的成像算法。實驗結(jié)果顯示，該算法在距離向僅用20％的原始數(shù)據(jù)，即可獲得良好的成像效果;算法本身可以起到抑制旁瓣的作用，且具有良好的抗噪性能。為了在不產(chǎn)生方位模糊的前提下獲得更遠的觀察距離，研究了二維降采樣壓縮感知成像算法，該算法在保證成像質(zhì)量的同時，可進一步降低數(shù)據(jù)量;
　　(3)探討兩種壓縮感知成像算法中重建算法的復數(shù)域?qū)崿F(xiàn)形式，即經(jīng)典算法的分解式復數(shù)域重構(gòu)形式及可在復數(shù)