| 摘要 | 第12-14页 |
| Abstract | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第18-26页 |
| 1.1.1 雷达成像理论与方法的发展历程 | 第18-25页 |
| 1.1.2 利用稀疏信息的正则化雷达成像理论与方法研究的意义 | 第25-26页 |
| 1.2 正则化雷达成像理论与方法研究现状 | 第26-29页 |
| 1.3 利用稀疏信息的正则化雷达成像方法中存在的问题 | 第29-31页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第31-35页 |
| 第二章 雷达成像的统一数学模型 | 第35-47页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 雷达成像的观测模型 | 第35-38页 |
| 2.3 雷达成像方法的统一推导 | 第38-43页 |
| 2.3.1 匹配滤波类方法 | 第39页 |
| 2.3.2 正则化方法 | 第39-40页 |
| 2.3.3 压缩感知方法 | 第40-43页 |
| 2.3.4 雷达成像方法的总结比较 | 第43页 |
| 2.4 利用稀疏信息的正则化方法 | 第43-46页 |
| 2.4.1 目标稀疏特性 | 第43页 |
| 2.4.2 准确重建的条件 | 第43-44页 |
| 2.4.3 重建算法 | 第44-45页 |
| 2.4.4 模型误差的影响 | 第45-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于压缩感知的随机频率SAR成像 | 第47-72页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 步进频率SAR成像 | 第49-55页 |
| 3.2.1 步进频率波形 | 第49-50页 |
| 3.2.2 成像几何与脉冲串内距离差 | 第50-53页 |
| 3.2.3 脉冲串内距离差补偿 | 第53页 |
| 3.2.4 步进频率信号Stolt插值 | 第53-54页 |
| 3.2.5 步进频率SAR成像处理流程 | 第54-55页 |
| 3.3 步进频率SAR系统参数制约 | 第55-57页 |
| 3.4 压缩感知随机频率SAR成像 | 第57-60页 |
| 3.4.1 离散频率信号SAR观测模型 | 第57-59页 |
| 3.4.2 压缩感知成像方案 | 第59-60页 |
| 3.4.3 目标重建算法 | 第60页 |
| 3.5 仿真和实测数据结果 | 第60-70页 |
| 3.5.1 步进频率SAR仿真结果 | 第60-62页 |
| 3.5.2 步进频率SAR实测数据结果 | 第62-64页 |
| 3.5.3 压缩感知随机频率SAR仿真结果 | 第64-69页 |
| 3.5.4 压缩感知随机频率SAR实测数据结果 | 第69-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 压缩感知SAR分段快速重建方法 | 第72-92页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 压缩感知SAR成像模型 | 第73-75页 |
| 4.2.1 SAR成像模型 | 第73-75页 |
| 4.2.2 压缩感知成像模型 | 第75页 |
| 4.3 分段重建方法 | 第75-80页 |
| 4.3.1 距离像重建 | 第77-78页 |
| 4.3.2 距离像分割 | 第78页 |
| 4.3.3 子段场景重建 | 第78-80页 |
| 4.3.4 子段场景拼接 | 第80页 |
| 4.4 参数分析 | 第80-83页 |
| 4.4.1 准确重建的条件 | 第80-82页 |
| 4.4.2 重建运算量 | 第82-83页 |
| 4.4.3 所需存储空间 | 第83页 |
| 4.5 仿真和实测数据结果 | 第83-90页 |
| 4.5.1 点目标仿真 | 第84-86页 |
| 4.5.2 SAR图像仿真 | 第86-88页 |
| 4.5.3 实测数据结果 | 第88-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 杂波环境下稀疏MIMO阵列前视GPR成像 | 第92-114页 |
| 5.1 引言 | 第92-94页 |
| 5.2 MIMO阵列步进频率GPR | 第94-97页 |
| 5.2.1 MIMO阵列 | 第94-95页 |
| 5.2.2 步进频率波形 | 第95-96页 |
| 5.2.3 MIMO阵列步进频率GPR成像模型 | 第96-97页 |
| 5.3 稀疏MIMO阵列和稀疏频率GPR成像 | 第97-99页 |
| 5.3.1 基于压缩感知的GPR成像方法 | 第97-98页 |
| 5.3.2 准确重建的条件 | 第98页 |
| 5.3.3 场景网格密度选择 | 第98-99页 |
| 5.4 重建区域外的杂波抑制 | 第99-102页 |
| 5.4.1 方位杂波抑制 | 第100-101页 |
| 5.4.2 近距杂波抑制 | 第101-102页 |
| 5.5 杂波环境下的正则化参数选择 | 第102-104页 |
| 5.6 仿真和实测数据结果 | 第104-113页 |
| 5.6.1 仿真结果 | 第104-107页 |
| 5.6.2 角反射器实测数据结果 | 第107-109页 |
| 5.6.3 浅埋地雷实测数据结果 | 第109-113页 |
| 5.7 本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 压缩感知雷达成像观测位置误差补偿 | 第114-132页 |
| 6.1 引言 | 第114-115页 |
| 6.2 包含观测位置误差的雷达成像模型 | 第115-118页 |
| 6.2.1 雷达成像几何模型 | 第115-116页 |
| 6.2.2 信号模型 | 第116-118页 |
| 6.3 结合观测位置误差估计的压缩感知成像方法 | 第118-122页 |
| 6.3.1 目标重建 | 第119-120页 |
| 6.3.2 观测位置误差估计 | 第120-122页 |
| 6.3.3 计算复杂度和收敛性分析 | 第122页 |
| 6.4 仿真和实测数据结果 | 第122-131页 |
| 6.4.1 仿真结果 | 第122-128页 |
| 6.4.2 步进频率雷达轨道实验结果 | 第128-129页 |
| 6.4.3 机载SAR实验结果 | 第129-131页 |
| 6.5 本章小结 | 第131-132页 |
| 第七章 基于幅度稀疏表示的正则化雷达成像方法 | 第132-150页 |
| 7.1 引言 | 第132-134页 |
| 7.2 SAR成像模型 | 第134-135页 |
| 7.3 已有的幅度稀疏表示重建方法 | 第135-136页 |
| 7.4 改进的幅度稀疏表示重建方法 | 第136-142页 |
| 7.4.1 幅度的实值约束 | 第136-137页 |
| 7.4.2 利用部分基的稀疏表示方法 | 第137-138页 |
| 7.4.3 改进方法的框架和具体求解方法 | 第138-140页 |
| 7.4.4 二维稀疏表示结构 | 第140-141页 |
| 7.4.5 计算复杂度和参数分析 | 第141-142页 |
| 7.5 仿真和实测数据结果 | 第142-148页 |
| 7.5.1 一维成像仿真 | 第142-144页 |
| 7.5.2 二维成像仿真 | 第144-146页 |
| 7.5.3 实测数据结果 | 第146-148页 |
| 7.6 本章小结 | 第148-150页 |
| 第八章 总结与展望 | 第150-155页 |
| 8.1 本文工作总结 | 第150-153页 |
| 8.2 下一步工作展望 | 第153-155页 |
| 致谢 | 第155-157页 |
| 参考文献 | 第157-171页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第171-174页 |
| 附录A由二维匹配滤波推导后向投影算法 | 第174-175页 |
| 附录B由二维匹配滤波推导 ωK算法 | 第175-177页 |
| 附录C步进频率波形距离差补偿项推导 | 第177-179页 |
| 附录D数据误差关于距离的导数 | 第179-182页 |
| 附录E英文缩写词对照表 | 第182-183页 |