基于压缩感知的双站ISAR成像研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文要解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 双站ISAR研究历史与现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 压缩感知理论研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 基于压缩感知的雷达成像技术研究现状 | 第16页 |
| 1.4 本文的内容与结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 压缩感知基本理论 | 第19-28页 |
| 2.1 传统信号采样、处理方法 | 第19-20页 |
| 2.2 压缩感知理论信号采集、处理流程 | 第20-26页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第22页 |
| 2.2.2 观测矩阵的设计 | 第22-23页 |
| 2.2.3 信号重构算法 | 第23-26页 |
| 2.3 压缩感知的应用前景 | 第26页 |
| 2.4 需要进一步研究的问题 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 双站ISAR成像 | 第28-44页 |
| 3.1 双站ISAR成像几何模型 | 第28-32页 |
| 3.1.1 双站ISAR成像转台模型 | 第28-31页 |
| 3.1.2 双站夹角的计算 | 第31-32页 |
| 3.2 双站夹角与分辨率的关系 | 第32-34页 |
| 3.3 基于步进频率信号的双站ISAR回波模拟 | 第34-38页 |
| 3.4 仿真实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于压缩感知的双站ISAR成像 | 第44-60页 |
| 4.1 大双站夹角ISAR高分辨成像 | 第44-51页 |
| 4.1.1 回波的稀疏表示 | 第44-45页 |
| 4.1.2 观测矩阵的构造 | 第45页 |
| 4.1.3 基于最小1范数重构 | 第45-48页 |
| 4.1.4 仿真实验及结果分析 | 第48-51页 |
| 4.2 稀疏孔径双站ISAR成像 | 第51-59页 |
| 4.2.1 稀疏信号模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 稀疏孔径双站ISAR回波的稀疏表示 | 第52-53页 |
| 4.2.3 凸优化重构算法的选择 | 第53-55页 |
| 4.2.4 基于贪婪迭代的OMP重构算法 | 第55-57页 |
| 4.2.5 仿真实验及结果分析 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 各重构算法性能对比分析 | 第60-67页 |
| 5.1 抗噪性能 | 第60-63页 |
| 5.2 重构误差 | 第63-66页 |
| 5.2.1 双站夹角对重构误差的影响 | 第63-64页 |
| 5.2.2 信号缺失率对重构误差的影响 | 第64-65页 |
| 5.2.3 信噪比对重构误差的影响 | 第65-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
