稀疏表示及其在ISAR成像中的應用研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達（ISAR）具有很高的成像分辨率，使其在軍用及民用領域得到了廣泛的應用。但ISAR往往面臨著采樣率高、數(shù)據(jù)存儲量大以及實時處理比較困難等問題，對這些問題的探索已成為ISAR領域的熱門研究課題。
　　本文以ISAR目標的稀疏特性為背景，對稀疏表示在ISAR成像中的應用展開了深入研究。建立了基于壓縮感知的ISAR成像模型，研究了平穩(wěn)目標和機動目標的稀疏表示，提出了針對平穩(wěn)目標的基于改進傅里葉基的貝葉斯壓縮感知ISAR成像

2、算法、針對機動目標的基于自適應chirp基的壓縮感知ISAR成像算法和基于時頻基的壓縮感知ISAR成像算法。本文主要工作概述如下：
　　1.針對平穩(wěn)目標，提出一種基于改進傅里葉基的貝葉斯壓縮感知ISAR成像算法。此算法在改進傅里葉基的基礎上，利用稀疏先驗信息，對目標進行貝葉斯壓縮感知ISAR成像，仿真和實測數(shù)據(jù)驗證了所提算法的有效性。
　　2.針對有角加速度的復雜運動目標，提出一種基于自適應chirp基的壓縮感知ISAR成像

3、算法。由ISAR信號模型推導出目標回波在chirp基上是稀疏的，對每個距離單元的回波采用DCFT算法和CLEAN技術進行分解，根據(jù)分解得到的線性調頻信號的頻率和調頻率構造適應該距離單元雷達回波的chirp基，并通過壓縮感知算法重構該距離單元回波。仿真和實測數(shù)據(jù)驗證了所提算法的有效性。
　　3.針對運動更復雜的機動目標，研究了雷達回波在時頻域上的稀疏表示。
　?。?）以Gabor變換為基礎，研究了基于Gabor基的壓縮感知IS

4、AR成像算法，并驗證了針對復雜的運動目標，該算法依然能夠通過較少數(shù)據(jù)得到較為清晰的目標ISAR像。
　?。?）提出一種基于自適應Wigner-Ville基的壓縮感知 ISAR成像算法?，F(xiàn)有的基于壓縮感知的Wigner-Ville基算法中，交叉項并不能得到完全的消除，從而導致ISAR成像的聚焦效果會受到影響。因此，本文采用DCFT算法和CLEAN技術將每個距離單元的回波數(shù)據(jù)分解為若干線性調頻信號，對分解得到的每個線性調頻信號求取基于