基于压缩感知的雷达成像方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 CS技术简介 | 第13-17页 |
| 1.1.1 CS的基本概念 | 第13-14页 |
| 1.1.2 信号的稀疏性和稀疏变换 | 第14-15页 |
| 1.1.3 重建算法 | 第15-16页 |
| 1.1.4 测量矩阵 | 第16-17页 |
| 1.2 基于CS的雷达成像技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究背景和主要研究内容 | 第19-22页 |
| 1.3.1 本文的研究背景 | 第19-21页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 二维CS成像方法 | 第22-51页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 成像原理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 SAR/ISAR成像简介 | 第22-25页 |
| 2.2.1.1 SAR成像原理 | 第22-24页 |
| 2.2.1.2 ISAR成像基本原理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 二维CS雷达成像原理 | 第25-26页 |
| 2.3 实测数据处理与分析 | 第26-51页 |
| 2.3.1 实测数据 | 第26-30页 |
| 2.3.2 基于OMP算法的CS成像 | 第30-33页 |
| 2.3.2.1 OMP算法 | 第30-31页 |
| 2.3.2.2 成像结果 | 第31-33页 |
| 2.3.3 基于LARS算法的CS成像 | 第33-36页 |
| 2.3.3.1 LARS算法 | 第33-35页 |
| 2.3.3.2 成像结果 | 第35-36页 |
| 2.3.4 基于贝叶斯算法的CS成像 | 第36-42页 |
| 2.3.4.1 贝叶斯算法 | 第36-39页 |
| 2.3.4.2 成像结果 | 第39-42页 |
| 2.3.5 基于聚集结构贝叶斯CS的成像 | 第42-46页 |
| 2.3.5.1 聚集结构贝叶斯算法 | 第42-46页 |
| 2.3.5.2 成像结果 | 第46页 |
| 2.3.6 结果对比分析 | 第46-51页 |
| 2.3.6.1 图像质量标准 | 第46-47页 |
| 2.3.6.2 分析比较 | 第47-51页 |
| 第三章 多稀疏域结合的CS重建方法 | 第51-60页 |
| 3.1 引言 | 第51页 |
| 3.2 成像思想 | 第51-52页 |
| 3.3 多稀疏域重建图像合成方法 | 第52-53页 |
| 3.4 实测数据处理验证与分析 | 第53-60页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波的CS重建方法 | 第60-67页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 成像原理 | 第60-63页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 GKF重建算法 | 第61-63页 |
| 4.3 实测数据分析与验证 | 第63-67页 |
| 第五章 结束语 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在校期间研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
