微波凝視關(guān)聯(lián)成像的信息處理方法與仿真.pdf

1、微波凝視關(guān)聯(lián)成像是指利用位于靜止平臺的雷達對固定區(qū)域進行成像，其可以實現(xiàn)對特定區(qū)域的連續(xù)凝視觀測和成像。傳統(tǒng)的凝視成像，也即實孔徑成像，其角度分辨率受實際天線陣列孔徑的約束，限制了其在實際中的應(yīng)用。因此研究一種既能實現(xiàn)凝視成像，又能突破傳統(tǒng)孔徑限制的角分辨率的成像系統(tǒng)，對于開拓成像雷達的應(yīng)用范圍具有重要意義。
　　 論文研究一種全新的基于時空兩維隨機輻射場的微波凝視關(guān)聯(lián)成像體制，通過構(gòu)造時空兩維隨機輻射場，繼而獲得更多的對目標(biāo)信

2、息的觀測樣本，最后聯(lián)合接收回波與演算所得的輻射場做關(guān)聯(lián)處理，實現(xiàn)波束內(nèi)的目標(biāo)分辨。論文的第一部分工作首先從物理過程出發(fā)，利用時域電磁推導(dǎo)方法，初步建立了微波凝視關(guān)聯(lián)成像的數(shù)學(xué)模型，對比了分析傳統(tǒng)輻射場和時空兩維隨機輻射場的區(qū)別。從成像系統(tǒng)自由度和最優(yōu)分辨兩個角度提出利用輻射場的有效特征值個數(shù)來表征輻射場的時空兩維隨機性。最后根據(jù)上述理論分析，提出了一種基于隨機跳頻實現(xiàn)隨機輻射場的方法。
　　 由于輻射場的時空兩維隨機特性，因此不

3、同于傳統(tǒng)的直接成像方式，這里需要聯(lián)合演算所得的時空兩維隨機輻射場和接收的散射回波做信息處理才能獲得反演的目標(biāo)圖像。另外，復(fù)雜的多收發(fā)陣列結(jié)構(gòu)也使得許多現(xiàn)有成像算法難以直接應(yīng)用到微波凝視關(guān)聯(lián)成像的信息處理中。論文的第二部分工作將微波凝視關(guān)聯(lián)成像的信息處理看作一個逆散射問題的求解，提出了基于Gram-Schmidt正交化的信息處理方法，其先對輻射場進行Gram-Schmidt正交化處理，再與回波做相關(guān)運算得到反演結(jié)果。為了解決有噪情況下反演

4、的不適定性問題，提出了基于TSVD、Tikhonov、Total Variation正則化的信息處理方法，最后通過仿真驗證了所提信息處理方法的有效性。
　　 論文第三部分針對稀疏目標(biāo)場景，研究基于壓縮感知(compressive sensing，CS)的信息處理方法。在已知目標(biāo)的稀疏先驗信息情況下，可以利用較少的輻射場樣本與相應(yīng)回波做信息處理就可以獲得更高的空間分辨率。論文首先對CS數(shù)學(xué)模型和微波凝視關(guān)聯(lián)成像模型進行細致的對比分

5、析，指出現(xiàn)有的CS重建算法應(yīng)用于微波凝視關(guān)聯(lián)成像的信息處理時會存在散射點的Off-Grid誤差問題。針對該問題，論文從貪婪迭代求解和Bayesian統(tǒng)計優(yōu)化兩個角度分別提出了基于迭代L(0)范數(shù)的最小二乘成像算法和基于迭代最大后驗的稀疏自適應(yīng)校正反演算法，仿真驗證了所提算法的有效性。
　　 論文的前三部分工作都是針對凝視成像區(qū)域內(nèi)只有靜止目標(biāo)的情況，第四部分工作則研究運動目標(biāo)的微波凝視關(guān)聯(lián)成像信息處理方法。首先分析了目標(biāo)運動對前