基于壓縮感知的艦船目標(biāo)ISAR成像方法研究.pdf

1、壓縮感知的出現(xiàn)為雷達(dá)成像技術(shù)提供了新思路,同時(shí)也因?yàn)楹ｋs波的存在,雷達(dá)數(shù)據(jù)的稀疏性受到破壞,這對(duì)于貪婪迭代算法中需要事先知曉稀疏度,進(jìn)而進(jìn)行壓縮感知重構(gòu)的算法來講,無疑有很大的影響。本文將貪婪迭代算法中的SAMP算法應(yīng)用到壓縮感知雷達(dá)成像中,首先,SAMP算法不需要稀疏度作為輸入?yún)?shù),這對(duì)于稀疏性受到海雜波影響的雷達(dá)回波無疑方便很多。其次,SAMP設(shè)置了閾值這一參數(shù),作于重構(gòu)算法的迭代終止條件。本文根據(jù)海雜波的情況進(jìn)行SAMP算法中閾值

2、的估算,進(jìn)而達(dá)到抑制海雜波的目的。
　　首先,本文分析了海雜波的幅度特性,以及時(shí)間與空間相關(guān)特性,采用球不變隨機(jī)過程算法仿真時(shí)-空二維海雜波,結(jié)合仿真結(jié)果對(duì)比分析了仿真與理論的時(shí)空相關(guān)的K分布海雜波,證明了球不變隨機(jī)過程算法的有效性。接著,建立了艦船目標(biāo)的散射點(diǎn)模型,介紹了艦船目標(biāo)的距離-多普勒算法,給出了海雜波下艦船目標(biāo)的仿真成像,由此分析了海雜波對(duì)于傳統(tǒng)的RD成像結(jié)果的影響。
　　然后,本文將壓縮感知應(yīng)用到ISAR成像的

3、方位向中。首先介紹了方位向的壓縮感知ISAR成像原理,構(gòu)造了算法所需的稀疏基,重構(gòu)算法采用了貪婪迭代算法中的OMP和SAMP算法。文中分析了稀疏度,測(cè)量數(shù)對(duì)于OMP算法的影響,以及步長(zhǎng),閾值以及測(cè)量數(shù)對(duì)于SAMP算法的影響。通過仿真結(jié)果,證明了稀疏度對(duì)于OMP算法性能的重要性,從而體現(xiàn)出SAMP不需要稀疏度作為輸入?yún)?shù)的優(yōu)勢(shì)。另一方面,通過理論證明和仿真結(jié)果,驗(yàn)證了估算海雜波幅度的方法估算SAMP算法的閾值可行并且合理,能夠達(dá)到大幅度地