| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 逆合成孔径雷达成像技术的国内外现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知应用于逆合成孔径雷达成像的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题主要研究内容及论文的结构 | 第14-16页 |
| 第2章 压缩感知信号重建算法研究 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第16-19页 |
| 2.2.1 稀疏信号表示 | 第17页 |
| 2.2.2 非相关测量 | 第17-19页 |
| 2.3 测量矩阵 | 第19页 |
| 2.4 信号重建算法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 匹配追踪类算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 匹配追踪算法性能比较 | 第21页 |
| 2.4.3 随机选择匹配追踪算法 | 第21-23页 |
| 2.5 重构算法的应用 | 第23-27页 |
| 2.5.1 重构算法对一维信号的应用 | 第24-25页 |
| 2.5.2 重构算法对二维图像的应用 | 第25-26页 |
| 2.5.3 SSMP/SSOMP 算法与 MP/OMP 算法的比较 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 逆合成孔径雷达成像算法研究 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 逆合成孔径雷达成像 | 第28-31页 |
| 3.2.1 逆合成孔径雷达成像的不同方式 | 第28-30页 |
| 3.2.2 距离分辨率与方位分辨率 | 第30-31页 |
| 3.2.3 距离向与方位向的延伸 | 第31页 |
| 3.3 逆合成孔径雷达成像的 RD 算法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 距离多普勒算法处理流程 | 第31-33页 |
| 3.3.2 逆合成孔径雷达成像的运动补偿 | 第33-36页 |
| 3.3.2.1 距离对准 | 第34-35页 |
| 3.3.2.2 相位补偿 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果及其分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 一维成像结果 | 第36页 |
| 3.4.2 二维成像结果 | 第36-37页 |
| 3.4.3 点目标仿真结果 | 第37-39页 |
| 3.4.4 船舰目标仿真结果 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于稀疏优化的逆合成孔径雷达成像 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 逆合成孔径雷达成像的稀疏表示模型 | 第42-45页 |
| 4.3 基于压缩感知的逆合成孔径雷达二维成像算法 | 第45-46页 |
| 4.4 实验结果及其分析 | 第46-55页 |
| 4.4.1 基于 SSMP 的 ISAR 成像算法与 RD 算法的比较 | 第46-48页 |
| 4.4.2 不同重构算法下重构时间比较 | 第48-49页 |
| 4.4.3 相邻散射点的重构效果比较 | 第49-50页 |
| 4.4.4 不同采样率下成像结果比较 | 第50-53页 |
| 4.4.5 不同强度点目标仿真结果 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
