基于壓縮感知的高分辨目標(biāo)探測與信息傳輸研究.pdf

1、近年來，隨著軍事技術(shù)的不斷發(fā)展，如何獲得高分辨率的雷達(dá)目標(biāo)探測及成像性能成為各國學(xué)者廣泛研究的問題。然而分辨率的提升是以增大信號(hào)帶寬為代價(jià)的，若按照傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定律進(jìn)行大帶寬信號(hào)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(hào)帶寬實(shí)現(xiàn)高分辨目標(biāo)探測、成像和信息傳輸成為本文的研究重點(diǎn)。
　　壓縮感知理論指出，如果信號(hào)具有稀疏性或可壓縮性，則可以通過遠(yuǎn)低于奈奎斯特的采樣速率實(shí)現(xiàn)信號(hào)的信息重建。該理

2、論通過將信號(hào)從高維空間投影到低維空間，實(shí)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(chǔ)，通過挖掘目標(biāo)多維空間下的稀疏性，具體針對(duì)雷達(dá)目標(biāo)的一維參量（角度、距離）估計(jì)、二維雷達(dá)成像和以及遙感圖像傳輸三個(gè)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(hào)服從廣義柯西先驗(yàn)分布的貝葉斯壓縮感知重構(gòu)算法，并將其應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)的距離和角度探測。在貝葉斯理論的框架下，本文通過對(duì)信號(hào)指定具有增強(qiáng)稀

3、疏性約束的廣義柯西分布作為先驗(yàn)分布，根據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則推導(dǎo)了相應(yīng)的壓縮感知模型。由于該稀疏先驗(yàn)的對(duì)數(shù)是非凸的導(dǎo)致該模型的求解是一個(gè)非凸優(yōu)化問題。本文通過引入了加權(quán)優(yōu)化策略，將非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為凸的子優(yōu)化問題，大大簡化了計(jì)算復(fù)雜度。最后，通過挖掘雷達(dá)目標(biāo)在時(shí)域和空域的稀疏性，本文中將所提算法應(yīng)用于超寬帶雷達(dá)的測距和測向研究中。仿真實(shí)驗(yàn)表明，相比傳統(tǒng)壓縮感知重構(gòu)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(duì)于具有

4、豐富的空域紋理結(jié)構(gòu)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(duì)這個(gè)問題，本文提出了一種基于結(jié)構(gòu)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(gòu)造了具有自適應(yīng)稀疏表示能力的結(jié)構(gòu)化稀疏空間。同時(shí)，像素之間的結(jié)構(gòu)相似性被引入到所提模型中來進(jìn)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(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化稀疏空間更新和SAR成像。仿真實(shí)驗(yàn)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(jié)果。
　　(3)針對(duì)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(jí)傳輸方法。該方法主要有兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn):首先，多個(gè)地面站分布在不同位置完成與飛行器連續(xù)和實(shí)時(shí)的通信;其次，該方法通過挖掘觀測量間的相關(guān)性，提出了一個(gè)基于壓縮感知的可分級(jí)編碼方案，其中雙層編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提高了編碼效率。利用壓縮感知觀測量的同等