基于壓縮感知的高分辨目標探測與信息傳輸研究.pdf

1、近年來，隨著軍事技術的不斷發(fā)展，如何獲得高分辨率的雷達目標探測及成像性能成為各國學者廣泛研究的問題。然而分辨率的提升是以增大信號帶寬為代價的，若按照傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定律進行大帶寬信號的獲取，必將給前端數(shù)據(jù)采集和后端數(shù)據(jù)處理、傳輸帶來巨大壓力。因此如何利用有限的信號帶寬實現(xiàn)高分辨目標探測、成像和信息傳輸成為本文的研究重點。
　　壓縮感知理論指出，如果信號具有稀疏性或可壓縮性，則可以通過遠低于奈奎斯特的采樣速率實現(xiàn)信號的信息重建。該理

2、論通過將信號從高維空間投影到低維空間，實現(xiàn)了觀測數(shù)據(jù)的有效降維，大大突破了傳統(tǒng)采樣定理的限制。本文以壓縮感知理論為基礎，通過挖掘目標多維空間下的稀疏性，具體針對雷達目標的一維參量（角度、距離）估計、二維雷達成像和以及遙感圖像傳輸三個方面展開了深入的研究，其主要內(nèi)容如下:
　　(1)本文提出了一種信號服從廣義柯西先驗分布的貝葉斯壓縮感知重構算法，并將其應用于雷達目標的距離和角度探測。在貝葉斯理論的框架下，本文通過對信號指定具有增強稀

3、疏性約束的廣義柯西分布作為先驗分布，根據(jù)最大后驗概率準則推導了相應的壓縮感知模型。由于該稀疏先驗的對數(shù)是非凸的導致該模型的求解是一個非凸優(yōu)化問題。本文通過引入了加權優(yōu)化策略，將非凸優(yōu)化問題轉化為凸的子優(yōu)化問題，大大簡化了計算復雜度。最后，通過挖掘雷達目標在時域和空域的稀疏性，本文中將所提算法應用于超寬帶雷達的測距和測向研究中。仿真實驗表明，相比傳統(tǒng)壓縮感知重構算法，所提算法在有限觀測下能夠獲得更高的探測分辨率。
　　(2)對于具有

4、豐富的空域紋理結構的SAR場景，現(xiàn)有的基于固定稀疏表示的壓縮SAR成像方法不能獲得最優(yōu)的圖像重建。針對這個問題，本文提出了一種基于結構化稀疏表示的SAR成像算法。該算法通過采用分段自回歸模型構造了具有自適應稀疏表示能力的結構化稀疏空間。同時，像素之間的結構相似性被引入到所提模型中來進一步刻畫圖像區(qū)域的不規(guī)則性?？紤]到SAR成像和分段自回歸模型參數(shù)都是未知的，該算法通過采用交替優(yōu)化方法聯(lián)合實現(xiàn)了結構化稀疏空間更新和SAR成像。仿真實驗表明

5、，相比采用固定字典的壓縮感知SAR成像方法，提出方法在有限采樣數(shù)據(jù)下可以獲得更高質(zhì)量的成像結果。
　　(3)針對有限帶寬下臨近空間飛行器和地面間的不穩(wěn)定通信，本文提出了一種穩(wěn)健的基于壓縮感知的多站分級傳輸方法。該方法主要有兩個創(chuàng)新點:首先，多個地面站分布在不同位置完成與飛行器連續(xù)和實時的通信;其次，該方法通過挖掘觀測量間的相關性，提出了一個基于壓縮感知的可分級編碼方案，其中雙層編碼結構進一步提高了編碼效率。利用壓縮感知觀測量的同等