基于壓縮感知的毫米波無源成像方法及超分辨算法研究.pdf

1、毫米波無源成像利用目標與場景在毫米波段的自身輻射差異進行成像，在戰(zhàn)場偵察，場景監(jiān)控，反恐安檢方面有著廣闊的應用前景。但是現(xiàn)有的毫米波無源成像系統(tǒng)在分辨率和實時性方面的性能還有待提高。近年來，E.J.candes等人提出了根據(jù)部分測量信息來精確重建原始稀疏信號的一種新理論，即壓縮感知。其能在盡量減少信號采樣的條件下獲得高分辨率的重建圖像。本論文將近年來壓縮感知在稀疏信號處理領域取得的豐富理論成果應用于毫米波無源成像處理中，以期提高成像系統(tǒng)

2、的性能與圖像的空間分辨率。論文的主要研究內(nèi)容及結果如下：
　　1.研究了基于壓縮感知的毫米波無源成像方法。根據(jù)無源毫米波圖像的稀疏性，為了兼顧成像系統(tǒng)的傳感器數(shù)量與成像時間，引入了分塊壓縮感知毫米波無源成像模型，研究了該成像模型的特點與性能且進行了仿真驗證。
　　2.根據(jù)毫米波無源成像的要求，需要快速且有效的壓縮感知重建算法，研究了非凸集閾值收縮迭代（NCSHI）算法。該算法的迭代過程是在信號的約束超平面H與信號的非凸集范數(shù)

3、球lp-ball交替的近似進行正交投影，直到算法收斂。仿真實驗表明：該算法相對于凸集投影（POCS）算法有著更快的收斂速度與更高的重建性能。
　　3.針對毫米波無源成像系統(tǒng)的等效低通作用，使得圖像的分辨率低的問題，分析了圖像的超分辨處理算法。使用投影l(fā)andweber算法對降晰圖像進行處理，使圖像的分辨率得到提高。
　　4.在毫米波無源成像的超分辨處理中，引入了圖像稀疏先驗信息，研究了投影自適應閾值迭代（PAIT）超分辨處理