线阵三维合成孔径雷达稀疏成像技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-29页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第16-24页 |
| 1.2.1 三维SAR成像技术发展概述 | 第16-20页 |
| 1.2.2 稀疏信号理论应用于雷达现状 | 第20-24页 |
| 1.3 论文主要研究内容和贡献 | 第24-27页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第24-26页 |
| 1.3.2 论文主要贡献 | 第26-27页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第27-29页 |
| 第二章 线阵三维SAR稀疏成像基本原理 | 第29-69页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 压缩传感信号处理基本理论 | 第30-37页 |
| 2.2.1 压缩传感概述 | 第30-33页 |
| 2.2.2 信号稀疏表示 | 第33-34页 |
| 2.2.3 信号测量矩阵 | 第34-36页 |
| 2.2.4 信号稀疏重构算法 | 第36-37页 |
| 2.3 线阵三维SAR成像基本原理 | 第37-47页 |
| 2.3.1 几何与回波信号模型 | 第37-41页 |
| 2.3.2 传统匹配滤波成像算法 | 第41-45页 |
| 2.3.2.1 三维RD成像算法 | 第42-43页 |
| 2.3.2.2 三维BP成像算法 | 第43-45页 |
| 2.3.3 传统成像分辨率 | 第45-47页 |
| 2.4 线阵三维SAR稀疏成像基本原理 | 第47-61页 |
| 2.4.1 线阵三维SAR回波线性表示 | 第47-52页 |
| 2.4.1.1 距离向信号线性表示 | 第48-49页 |
| 2.4.1.2 阵列平面信号线性表示 | 第49-51页 |
| 2.4.1.3 全场景三维信号线性表示 | 第51-52页 |
| 2.4.2 线阵三维SAR稀疏重构成像 | 第52-61页 |
| 2.4.2.1 散射系数稀疏表示 | 第52-54页 |
| 2.4.2.2 回波稀疏欠采样 | 第54-56页 |
| 2.4.2.3 散射系数稀疏重构 | 第56-60页 |
| 2.4.2.4 稀疏重构成像分辨率 | 第60-61页 |
| 2.5 成像算法性能比较 | 第61-67页 |
| 2.5.1 匹配滤波算法 | 第61-62页 |
| 2.5.2 最小二乘算法 | 第62-63页 |
| 2.5.3 稀疏重构算法 | 第63-65页 |
| 2.5.4 仿真成像比较 | 第65-67页 |
| 2.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第三章 线阵三维SAR稀疏成像算法 | 第69-125页 |
| 3.1 引言 | 第69-70页 |
| 3.2 正交匹配追踪成像算法 | 第70-92页 |
| 3.2.1 OMP成像算法 | 第71-79页 |
| 3.2.1.1 算法原理与流程 | 第71-75页 |
| 3.2.1.2 仿真成像结果 | 第75-79页 |
| 3.2.2 硬阈值OMP成像算法 | 第79-92页 |
| 3.2.2.1 算法原理与流程 | 第79-81页 |
| 3.2.2.2 仿真成像结果 | 第81-85页 |
| 3.2.2.3 实测成像结果 | 第85-92页 |
| 3.3 稀疏贝叶斯成像算法 | 第92-117页 |
| 3.3.1 BCS成像算法 | 第92-98页 |
| 3.3.2 SBRIM成像算法 | 第98-117页 |
| 3.3.2.1 算法原理 | 第98-103页 |
| 3.3.2.2 参数自适应选择 | 第103-106页 |
| 3.3.2.3 共轭梯度方法快速求解 | 第106-108页 |
| 3.3.2.4 仿真成像结果 | 第108-113页 |
| 3.3.2.5 实测成像结果 | 第113-117页 |
| 3.4 基于位置预测快速稀疏重构方法 | 第117-124页 |
| 3.4.1 算法原理与流程 | 第117-119页 |
| 3.4.2 仿真成像结果 | 第119-121页 |
| 3.4.3 实测成像结果 | 第121-124页 |
| 3.5 本章小结 | 第124-125页 |
| 第四章 线阵三维SAR自聚焦稀疏成像 | 第125-163页 |
| 4.1 引言 | 第125页 |
| 4.2 线阵三维SAR相位误差 | 第125-131页 |
| 4.2.1 沿航迹向相位误差 | 第128-129页 |
| 4.2.2 二维阵列相位误差 | 第129-130页 |
| 4.2.3 独立三维相位误差 | 第130-131页 |
| 4.2.4 三维相位误差 | 第131页 |
| 4.3 模型松弛ML自聚焦稀疏成像 | 第131-149页 |
| 4.3.1 模型松弛估计原理 | 第132-135页 |
| 4.3.2 特征值松弛方法 | 第135-140页 |
| 4.3.2.1 PGA算法 | 第136-138页 |
| 4.3.2.2 MCA算法 | 第138-140页 |
| 4.3.3 半正定松弛方法 | 第140-141页 |
| 4.3.4 仿真成像结果 | 第141-145页 |
| 4.3.5 实测成像结果 | 第145-149页 |
| 4.4 SAFBRIM自聚焦稀疏成像 | 第149-162页 |
| 4.4.1 算法原理与流程 | 第150-155页 |
| 4.4.2 仿真成像结果 | 第155-158页 |
| 4.4.3 实测成像结果 | 第158-162页 |
| 4.5 本章小结 | 第162-163页 |
| 第五章 线阵三维SAR稀疏线阵天线设计 | 第163-177页 |
| 5.1 引言 | 第163页 |
| 5.2 稀疏阵元分布对互相干性影响 | 第163-171页 |
| 5.2.1 均匀等间隔稀疏阵元分布 | 第165-167页 |
| 5.2.2 非均匀等间隔稀疏阵元分布 | 第167-168页 |
| 5.2.3 随机稀疏阵元分布 | 第168-171页 |
| 5.2.3.1 均匀随机稀疏阵元分布 | 第169-170页 |
| 5.2.3.2 高斯随机稀疏阵元分布 | 第170-171页 |
| 5.3 稀疏阵元分布优化 | 第171-176页 |
| 5.3.1 非均匀等间隔稀疏阵元分布 | 第172-173页 |
| 5.3.2 随机稀疏阵元分布 | 第173-176页 |
| 5.4 本章小结 | 第176-177页 |
| 第六章 总结与展望 | 第177-182页 |
| 6.1 全文总结 | 第177-180页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第180-182页 |
| 致谢 | 第182-183页 |
| 参考文献 | 第183-198页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第198-199页 |
