稀疏表示及其在ISAR成像中的應(yīng)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(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)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(lǐng)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(yīng)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(yīng)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(chǔ)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(yīng)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(shù)進行分解，根據(jù)分解得到的線性調(diào)頻信號的頻率和調(diào)頻率構(gòu)造適應(yīng)該距離單元雷達回波的chirp基，并通過壓縮感知算法重構(gòu)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。
　　（1）以Gabor變換為基礎(chǔ)，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(yīng)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(shù)將每個距離單元的回波數(shù)據(jù)分解為若干線性調(diào)頻信號，對分解得到的每個線性調(diào)頻信號求取基于