压缩感知算法在雷达成像中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第14-16页 |
| ·成像雷达的发展历史与趋势 | 第16-19页 |
| ·聚束模式 SAR 发展概述 | 第19-21页 |
| ·国外机载聚束模式 SAR 发展概述 | 第19-20页 |
| ·国外星载聚束模式 SAR 系统 | 第20页 |
| ·国内聚束模式 SAR 的研究 | 第20-21页 |
| ·压缩感知与雷达成像 | 第21-27页 |
| ·论文的内容安排和主要贡献 | 第27-30页 |
| ·论文的内容安排 | 第27-28页 |
| ·论文的主要贡献 | 第28-30页 |
| 第二章 压缩感知基本理论 | 第30-62页 |
| ·压缩感知理论概述 | 第30-33页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第33-38页 |
| ·正交基字典 | 第34-35页 |
| ·框架字典 | 第35-36页 |
| ·字典学习 | 第36-38页 |
| ·采样矩阵的设计 | 第38-52页 |
| ·精确重构条件 | 第38-42页 |
| ·采样矩阵的优化 | 第42-52页 |
| ·信号重构算法 | 第52-60页 |
| ·最小l1 范数方法 | 第52-53页 |
| ·匹配追踪方法 | 第53-54页 |
| ·平滑l_0范数算法 | 第54-56页 |
| ·贝叶斯重构方法 | 第56-58页 |
| ·重建算法性能比较 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 基于压缩感知的雷达成像 | 第62-95页 |
| ·基于压缩感知的距离向高分辨成像 | 第62-73页 |
| ·去斜接收模式下的压缩感知距离成像 | 第63-69页 |
| ·具有保相性的压缩感知距离成像 | 第69-73页 |
| ·压缩感知在雷达二维成像中的应用 | 第73-87页 |
| ·压缩感知在稀疏孔径雷达成像中的应用 | 第73-78页 |
| ·基于压缩感知的聚束式 SAR 成像 | 第78-87页 |
| ·压缩感知 SAR 成像中的运动补偿 | 第87-94页 |
| ·运动补偿方法 | 第88-89页 |
| ·运动误差分析 | 第89-90页 |
| ·包含运动误差的信号模型 | 第90-91页 |
| ·包含运动补偿的压缩感知 SAR 成像 | 第91-92页 |
| ·仿真验证 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第四章 基于压缩感知的运动目标参数估计与成像 | 第95-109页 |
| ·基于压缩感知的运动目标速度-角度参数联合估计 | 第95-99页 |
| ·速度-角度参数估计的信号模型 | 第95-97页 |
| ·联合平滑l_0范数 | 第97-98页 |
| ·仿真验证 | 第98-99页 |
| ·压缩感知在运动目标成像中的应用 | 第99-108页 |
| ·动目标回波信号模型 | 第99-101页 |
| ·基于压缩感知的运动目标成像 | 第101-105页 |
| ·仿真验证 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第五章 基于压缩感知的 SAR 图像压缩 | 第109-128页 |
| ·SAR 图像的特性与传统压缩方法 | 第109-111页 |
| ·SAR 图像的特性分析 | 第109-110页 |
| ·SAR 图像的压缩 | 第110-111页 |
| ·SAR 图像压缩的评价 | 第111页 |
| ·基于贝叶斯匹配追踪的 SAR 图像压缩 | 第111-119页 |
| ·SAR 图像重建的信号模型 | 第112-113页 |
| ·贝叶斯匹配追踪模型选择与参数估计 | 第113-115页 |
| ·EM 参数估计 | 第115-116页 |
| ·仿真验证 | 第116-119页 |
| ·基于字典学习的压缩感知 SAR 图像压缩 | 第119-127页 |
| ·K-SVD 字典构造算法 | 第119-120页 |
| ·SAR 图像基于学习字典的稀疏表示 | 第120-121页 |
| ·仿真验证 | 第121-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 第六章 总结与展望 | 第128-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-142页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第142-143页 |
