| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 三维合成孔径雷达成像技术发展概述 | 第12-15页 |
| 1.2.2 压缩感知的发展概述 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 阵列SAR三维成像与压缩感知基本理论 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 阵列SAR三维成像 | 第18-24页 |
| 2.2.1 线性调频信号与脉冲压缩基本原理 | 第18-21页 |
| 2.2.2 阵列三维SAR成像几何与回波信号模型 | 第21-23页 |
| 2.2.3 三维BP成像算法 | 第23-24页 |
| 2.3 压缩感知基本理论 | 第24-31页 |
| 2.3.1 压缩感知理论概述 | 第24-27页 |
| 2.3.2 传感矩阵 | 第27-28页 |
| 2.3.3 稀疏重构算法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 DTHS正则化分辨率增强方法 | 第32-54页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 L1正则化技术 | 第33-35页 |
| 3.3 基于DTHS罚函数的稀疏重建方法 | 第35-43页 |
| 3.3.1 广义IRLS算法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 DTHS惩罚项 | 第38-40页 |
| 3.3.3 收敛性分析 | 第40-43页 |
| 3.4 DTHS算法性能分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 DTHS算法的参数对算法性能的影响 | 第43-44页 |
| 3.4.2 DTHS-1 算法和DTHS-2 算法性能比较 | 第44-46页 |
| 3.4.3 正则化参数的选择 | 第46-47页 |
| 3.5 DTHS算法与其它稀疏重构算法的性能比较 | 第47-52页 |
| 3.5.1 低分辨率PSF矩阵 | 第47-48页 |
| 3.5.2 离散稀疏情况下的噪声性能 | 第48-50页 |
| 3.5.3 连续稀疏情况下的噪声性能 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 阵列SAR三维成像稀疏分辨率增强建模与仿真 | 第54-71页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 阵列SAR三维成像的稀疏性 | 第54-55页 |
| 4.3 构建阵列SAR三维成像的线性测量模型 | 第55-56页 |
| 4.4 阵列SAR三维成像稀疏分辨率增强建模 | 第56-64页 |
| 4.4.1 提取回波信号中的强目标的稀疏模型 | 第57-62页 |
| 4.4.2 基于阵列维分维稀疏模型 | 第62-64页 |
| 4.5 仿真分析 | 第64-69页 |
| 4.5.1 分辨率增强仿真分析 | 第65-67页 |
| 4.5.2 与其它算法比较 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第78-79页 |