压缩感知在雷达成像中的应用

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压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究

压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究

压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究雷达技术是一种重要的探测和测量手段,其应用广泛,包括军事、民用、工业等领域。

雷达技术的发展给人们带来了很多便利,但同时也带来了很多问题,如信号处理中的大数据问题。

压缩感知技术是一个新兴的信号处理技术,已被广泛应用于雷达信号处理中,本文将介绍压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究。

一、压缩感知技术概述压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)是一种新兴的信号处理技术,它通过提取信号的非均匀采样,实现对信号的高效压缩和重构。

该技术是由Emmanuel J. Candes、David L. Donoho、Terence Tao等人在2004年左右提出的,目的是用尽可能少的信息来获取尽可能完整的信号。

在压缩感知技术中,信号和噪声之间是以低维度的方式存在的。

当信号的维度低于采样点数时,就可以通过优化算法将信号还原出来。

这样可以大大降低采样频率,使得信号处理的速度大大提高。

二、压缩感知技术在雷达信号处理中的应用在雷达信号处理中,通常需要采集大量数据以获取所需信息。

但是数据量过大,处理速度过慢,这成为了雷达信号处理中的难题。

压缩感知技术是一种非常有效的解决方案。

将压缩感知技术应用于雷达信号处理中可以提高信号采集效率、降低数据存储成本、加速信号处理速度,从而增强了雷达系统的性能。

压缩感知技术可以应用于雷达信号的压缩采样、信号重构等方面。

在雷达信号的压缩采样中,传统的采样方式是按照一定间隔对信号进行采样,采集大量的无效信息,而压缩感知技术可以通过非均匀采样来实现对有效信息的采样,从而降低了采样频率。

在雷达信号的信号重构中,传统的信号重构技术是进行插值处理,但是这种方法会产生误差,而且计算复杂度较高。

而压缩感知技术通过优化算法就可以将信号还原出来,同时大大降低了计算复杂度。

三、应用研究实例压缩感知技术在雷达信号处理中的应用已经被广泛研究。

以下是几个应用研究实例:1.基于压缩感知技术的雷达成像雷达成像是一种非常常用的探测手段。

压缩感知理论在MIMO雷达目标测量中的应用

压缩感知理论在MIMO雷达目标测量中的应用

MI MO 雷 达信 号 目标 检 测 方 面 的应 用 。MI MO 雷达 系统 通 过 多 个 发 射 天 线 发 射 一 组 正 交 探 测 信 号 ( 如 : 分 窄 带 例 频 线 性 调 频信 号 )这 些 信 号遇 到空 间 中的 运 动 目标 后 发 生 反 射 , , 回波 被 一 组 MI M0 雷 达接 收 天 线 接 收 。基 于 压 缩 感 知 理 论 , 现 了 从 MI 实 MO雷 达 接 收 的 回波 信号 中提 取 匀 速 运 动 的 目标 、 量 目标 的速 度 和 方 位 角 , 在 MA AB仿 真 测 并 TL 环 境 下 取得 了 良好 的 效 果 。
关 键 词 :MI MO 雷 达 ; 缩感 知理 论 ; 压 目标 检 测 中图分 类 号 :TN9 7 5 5.1 文 献标 识 码 :A
App i a i n o o p e s d Se s n lc to f c m r s e n i g i h a g td t c i n t c o o y o I O a r n t e t r e e e to e hn l g fM M r da

要 : 目前 , 缩 感 知理 论 和多 输 入 多 输 出 ( MO) 达 系 统 得 到 了 越 来 越 多研 究 人 员 的 关 注 。 压 缩 感 知 理 论 已 压 MI 雷
经成 功应 用 在 图像 处 理 、 线 通 信 等 领 域 ; MO 雷 达 在 目标 检 测 中有 着 重 要 的应 用 。 主要 分 析 了压 缩感 知 理 论 在 无 MI
TinJn J g S nBio a igi u a nபைடு நூலகம்
( p rme to eto i S in e& Te h oo y,Hu z o g Unv riy o ce c n c n lg ,W uh n 4 0 07 ) De a t n fElcr nc ce c c n lg a h n iest fS in ea dTe h oo y a 30 4

压缩感知在高速(雷达)信号采集中的应用

压缩感知在高速(雷达)信号采集中的应用

2013雷达对抗原理期末报告题目:压缩感知在高速(雷达)信号采1研究背景信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。

多年来,指导信号采样的理论基础一直是着名的Nyquist采样定理。

定理指出,只有当采样速率达到信号带宽的两倍以上时,才能由采样信号精确重建原始信号。

可见,带宽是Nyquist采样定理对采样的本质要求。

但是,对于超宽带通信和信号处理、核磁共振成像、雷达遥感成像、传感器网络等实际应用[1],信号的带宽变得越来越大,人们对信号的采样速率、传输速度和存储空间的要求也变得越来越高。

为了缓解对信号传输速度和存储空间的压力,当前常见的解决方案是信号压缩,如基于小波变换的JPEG2000 标准。

但是,信号压缩实际上是一种严重的资源浪费,因为大量的采样数据在压缩过程中被丢弃了,而它们对于信号来说是不重要的或者只是冗余信息。

从这个意义而言,我们得到以下结论:带宽不能本质地表达信号的信息,基于信号带宽的Nyquist 采样机制是冗余的或者说是非信息的。

下图是一个传统方法采样压缩过程[2]。

近几年来,国内外的专家与研究机构对基于压缩感知的雷达成像技术陆续展开研究工作,在某些领域已经有了一定程度的进展。

为雷达接收端降低采样率,解决系统中的超大数据采集以及存储与传输的问题带来了巨大的变革。

3主要研究内容和研究方案3.1主要研究内容压缩感知(Compressive Sensing, or Compressed Sampling,简称CS),是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向,挑战传统的采样编码技术,即Nyquist采样定理。

它不同于Nyquist 信号采样机制,是基于信号稀疏性提出一种称为压缩感知(compressed sensing)或压缩采样(compressive sampling)的新兴采样理论,成功实现了信号的同时采样与压缩。

下面是一个压缩感知的理论框架。

Φx<<N)Φ=Φψ记为传感矩阵;M⨯下线性投影获得的测量值,为1ˆx yΦ=ˆx然而常见的自然信号在时域内几乎都是不稀疏的, 因而上述信号重构过程不能直接应用于自然信号的重构。

基于压缩感知的SAR成像

基于压缩感知的SAR成像

基于压缩感知的SAR成像传统成像雷达通常采用匹配滤波实现脉冲压缩,匹配滤波使得高斯白噪声条件下的输出信噪比最大化,但相对高的旁瓣通常妨碍了邻近目标的分辨,且在接收端需要一个高速A/D转换器。

压缩感知思想用于雷达成像压缩感知思想为取消雷达接收端的匹配滤波器、降低接收机必需的A/D转换带宽提供了契机。

利用压缩感知来研究雷达成像问题,一方面可望减少提取目标脉冲响应和刻画目标散射机制所需的测量数,生成高分辨雷达图像;另一方面也可用于雷达图像的后处理,减少斑点噪声,实现特征增强,从而有利于图像分析和目标识别。

R.Baraniuk等人正是基于此率先研究了基于压缩感知理论的新兴雷达系统设计问题,发射机同传统雷达,接收端由一个低速率A/D转换器组成,目的是将雷达系统中昂贵的接收机硬件设计转移到灵活的信号恢复算法研究。

M.Herman等人通过数值模拟研究了基于压缩感知理论的高分辨雷达,从另一个角度验证了取消匹配滤波器的作用。

把场景对发射信号的作用建模为一个广义线性算子,然后将该算子分解成时延和多普勒移位的组合,采用压缩感知方法重构目标距离-多普勒分布图。

压缩感知用于雷达成像的三个关键点建立雷达回波的稀疏模型稀疏性是信号复杂度的本质度量,待处理信号在某个基上可稀疏表示是压缩感知理论应用的前提。

稀疏基的选择目前主要有两种途径,其一是采用稀疏表示字典的波形匹配分量构造方法,即根据发射信号和回波信号模型的先验信息设计波形匹配字典;其二是分析雷达回波数据模型,通过离散化目标空间,综合每个空间位置的模型数据来生成字典元素。

构造测量矩阵基于随机滤波、随机卷积的通用压缩感知测量体系,即将信号通过一个具有随机延迟系数的确定性FIR滤波器或与一个随机脉冲相卷积,然后降采样。

雷达回波序列对应于发射脉冲和目标场景反射率函数的卷积,可把发射脉冲视为随机滤波中的FIR滤波器、随机卷积中的随机脉冲,从而基于压缩感知实现雷达成像。

设计有效稳健的重构算法对雷达数据进行稀疏性建模,并确定观测模型后,即可采用非线性重构算法生成雷达图像,雷达图像重构算法的研究主要集中在减少测量数、增强稳健性和降低复杂度上。

基于压缩感知的雷达成像

基于压缩感知的雷达成像

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y课程报告课程名称:现代信号处理专题论文题目:基于压缩感知的雷达成像院系:电信学院班级:电子一班设计者:刘玉鑫学号:13S******指导教师:**时间:2014.06哈尔滨工业大学第一章压缩感知理论基本原理1.1 压缩感知的基本知识压缩感知理论的核心思想主要包括两点。

第一个是信号的稀疏结构。

传统的香农信号表示方法只开发利用了最少的被采样信号的先验信息,即信号的带宽。

但是,现实生活中很多广受关注的信号本身具有一些结构特点。

相对于带宽信息的自由度,这些结构特点是由信号的更小的一部分自由度所决定。

换句话说,在很少的信息损失情况下,这种信号可以用很少的数字编码表示。

所以,在这种意义上,这种信号是稀疏信号(或者近似稀疏信号、可压缩信号)。

另外一点是不相关特性。

稀疏信号的有用信息的获取可以通过一个非自适应的采样方法将信号压缩成较小的样本数据来完成。

理论证明压缩感知的采样方法只是一个简单的将信号与一组确定的波形进行相关的操作。

这些波形要求是与信号所在的稀疏空间不相关的。

压缩感知方法抛弃了当前信号采样中的冗余信息。

它直接从连续时间信号变换得到压缩样本,然后在数字信号处理中采用优化方法处理压缩样本。

这里恢复信号所需的优化算法常常是一个已知信号稀疏的欠定线性逆问题。

1.2 压缩感知的主要原理内容总的说来,压缩感知方法的处理流程可简要描述为:基于待处理信号在某个基上的稀疏性或可压缩性,设计合理的测量矩阵,获得远小于信号维数但包含足够信号特征信息的采样,通过非线性优化算法重构信号。

在传统理论的指导下,信号X的编解码过程如图1-1所示。

编码端首先获得X的N店采样值经变换后只保留其中K个最大的投影系数并对它们的幅度和位置编码,最后将编得的码值进行存储或者传输。

解压缩仅仅是编码过程的逆变换。

实际上,采样得到的大部分数据都是不重要的,即K值很小,但由于奈奎斯特采样定理的限制,采样点数N可能会非常大,采样后的压缩是造成资源浪费的根本所在。

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法压缩感知是指最近几年来发展起来的一种信号处理技术,它以信号压缩技术为核心,以子程序替换和算法理解等技术为辅助,通过信号的压缩、重构、变换等步骤,能够有效地提取更多的情况下只有少量信息可用的有效信息,并对该信息进行处理,达到更高效率地识别目标和处理信号的目的。

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法是利用压缩感知技术对空间目标三维雷达观测信号进行有效压缩,以获取有效信息并进行有效处理,最终实现对空间目标三维雷达观测进行成像的方法。

该方法具有处理数据快速、成像精度高等优点,具有一定的应用前景。

一、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像原理1、压缩感知基本原理压缩感知是用信号压缩技术,把一个原始信号向量通过子程序替换和算法理解等技术步骤,压缩提取有效信息(包括数据和特征),而且这些信息可以在只有少量信息可用的情况(例如低信噪比的环境)下进行有效获取和重构。

2、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法特点基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法的特点是能够有效地从三维雷达观测信号中提取有用的信息,进行特征提取、目标识别等,达到更高效地成像效果,更少的信号来源就可以获得足够的有效信息。

二、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法应用1、目标识别定位系统基于压缩感知的三维雷达成像方法,可以用于目标识别定位系统,对于像舰船、飞机等运动目标等,可以通过压缩感知技术有效提取其特征信息进行识别,从而获得准确的目标三维定位信息。

2、检测系统此外,压缩感知的三维雷达成像方法,还可以用于路段照片、室内照片检测系统,可以有效抓取和检测出隐藏在场景中的物体,例如禁区、限速标志等,实现对不同环境的场景深度检测。

三、基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法总结总的来说,基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法,使得以三维雷达为基础的观测可以更高效地进行,能够更准确地提取出观测信号中的有用信息进行特征提取、目标识别等,而且更少的信号来源也可以获得足够的有效信息,具有良好的应用前景。

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法

基于压缩感知的空间目标三维雷达成像方法
dit bu in o a g ts at rn e tr n o r s e e i h oy. Th t d e lysn iy c lst si t ie lv la e sr to ft e c te g c n es a d c mp e s d s nsngt e r i r i e meho mp o o s el o e tmae nos e e nd wh n
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ZHANG i DU a — o g W ANG h a g Ka Xi o y n Z u n
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中 图分 类 号 :T 9 7 N 5 文 献 标 识 码 :A 文章 编 号 :10 — 5 0 2 1 )9 10 — 6 0 3 0 3 (0 1 0 — 4 6 0
Th e — i n in l ma ig t c nq e o p c r e dme so a i g n e h iu fs a e

压缩感知在雷达侦查中的应用

压缩感知在雷达侦查中的应用

2.4 稀疏信号的重建算法
信号重建实质就是利用 M 维测量信号 y 和测量矩阵 ϴ 采用一定的算法重建出 N 维信号 x 的过程, 其中 N>M。 已知信号 x 具有稀疏性, 则满足y = ϴx中最稀疏的向量就是所求的解。 在压缩感知理论中,常用的信号重构的算法大体分为两种,一种是基追踪算法(BP),另一种 是贪婪算法如匹配追踪(MP)和正交匹配追踪(OMP)算法。 基追踪算法:在压缩感知理论中,由于观测数量远小于信号长度,因此信号重构时不得 不面对求解欠定方程组的问题。观测矩阵具有有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP) 也为从观测值中精确恢复信号提供了理论保证基追踪算法的主要目标是寻找欠定方程的解, 即: y = Ψα , 求解的最直接方法是通过l������范数下, 求解的最直接方法是通过l0范数下求解式 (2-5)的最优化问题,即: min‖������‖ ������ 0 s.t. y = Ψα 式(2-7) 从而得到稀疏系数的估计。尽管匹配跟踪算法简单,但由于它找到的是次优解,故算法收敛 慢、逼近结果的稀疏度较差。 正交匹配跟踪算法: 通过把信号矢量投影到由选取原子张成的子空间上克服了上述缺陷。 正交匹配跟踪算法选取原子方法与匹配跟踪算法相同。 如果用Φ������−1表示第 t-1 次迭代之前由 所选取原子构成的矩阵,那么Φ������ = [Φ������−1 ������������ ],这里������������ 表示在第 t 次迭代选取的原子,那么第 t 次迭代后的逼近值为:
‖������������ ‖2 ‖������ ‖2
≤ 1 + ������
式(2-6)
3
Baraniuk 在文献[11]中给出约束等距性的等价条件是测量矩阵 ϴ 和稀疏表示的基Φ不相 关。不相关指的是 ϴ 的行θ������ 不能由Ф的列φ������ 稀疏表示,且Φ的列φ������ 不能由 ϴ 的行θ������ 稀疏表 示。不相关性越强,互相表示时所需的系数越多;反之相关性则越强。

基于压缩感知的雷达信号处理应用研究的开题报告

基于压缩感知的雷达信号处理应用研究的开题报告

基于压缩感知的雷达信号处理应用研究的开题报告一、选题背景随着无线通信和雷达技术的不断发展,人们对于对于雷达信号处理技术的需求也越来越高。

雷达信号处理是一个多学科交叉的技术领域,其中最基本的问题是如何实现对信号的快速、准确、可靠的处理。

传统的雷达信号处理算法往往采用全采样的方式,但是这种方式不仅计算量大,而且容易产生冗余数据,造成浪费。

压缩感知理论解决了这个问题,它可以在不进行过多采样的情况下,获取信号的主要信息,从而实现对信号的重构和分析。

基于压缩感知的雷达信号处理方法已经被广泛研究和应用,如何进一步提高其处理效率和性能,也成为了当前研究的热点之一。

二、研究内容本文将针对基于压缩感知的雷达信号处理方法进行研究,主要内容包括以下几个方面:1.研究压缩感知技术在雷达信号处理中的优化应用方法,并探究不同场景下的适用性。

2.研究如何利用压缩感知技术对雷达成像的精度进行优化,并对重构算法进行改进和优化,提高其重构的准确性和稳定性。

3.研究如何在低采样率下实现信号采集和重构,并对不同采样率下的重构效果进行比较分析。

4.对基于压缩感知的雷达信号处理方法进行仿真实验,验证其性能和效果,并结合实际数据进行案例分析。

三、研究意义本文的研究将有助于进一步推动基于压缩感知技术在雷达信号处理领域的应用和发展,具有以下几个方面的重要意义:1.提高雷达信号处理的效率和精度,减少信号处理中的冗余数据和计算时间,降低系统成本和能耗。

2.探究不同场景下压缩感知技术的适用性,为工程实践提供重要的参考依据。

3.为实现多种雷达应用场景的需求提供重要的技术支持,如目标检测、跟踪等。

4.进一步推进压缩感知理论的发展和应用,促进交叉学科领域的合作和创新。

四、研究方法本文将采用多种方法进行研究,包括理论分析、数学模型建立、仿真实验、数据分析等。

具体研究方法如下:1.对压缩感知理论及相关算法进行梳理和理论分析,总结其优劣势,并探究其在雷达信号处理中的应用场景和实现方法。

压缩感知在雷达信号处理中的应用研究的开题报告

压缩感知在雷达信号处理中的应用研究的开题报告

压缩感知在雷达信号处理中的应用研究的开题报告一、选题背景随着科技进步和社会发展,雷达技术在军事、航空、航天、电子信息等领域得到广泛应用。

雷达信号处理是雷达系统中不可缺少的环节之一,能够从雷达接收到的原始信号中提取出信息,实现对距离、速度、方位等方面的探测。

目前,随着深度学习等技术的发展和进步,压缩感知在雷达信号处理中得到广泛关注,成为当前研究热点之一。

压缩感知是一种新型的信号处理方法,能够从低维度的测量数据中重构高维度的信号。

具体而言,将信号压缩到低维度空间后,通过优秀的重构算法进行数据还原,实现对高维度信号的处理。

在雷达系统中,由于雷达传感器在接收时会产生大量的信号,而传输和处理这些数据会导致时间和成本的浪费。

而利用压缩感知技术可以通过减少数据采集和传输,从而缩短数据处理时间和节省成本。

二、选题意义传统的雷达信号处理方案通常采用从原始数据中提取全部的特征,再通过复杂算法实现信号处理,然而,这些算法存在数据维度高、运算量大、难以优化、需求功耗大等问题。

而压缩感知技术能够大幅度缩短数据处理的时间和减少计算成本,对于高速物体目标跟踪等领域,具有显著的优势和应用前景。

此外,随着5G、6G等高速移动通信技术的发展,压缩感知在雷达探测与通信系统中的应用也将变得更加广泛和重要。

三、研究内容和思路本文将从以下几个方面展开研究:1. 首先,将深入研究压缩感知技术的原理和应用,包括对压缩感知的数学模型、理论分析及算法进行深入分析和研究。

2. 其次,研究压缩感知在雷达信号处理中的具体应用,并通过实验验证压缩感知对于雷达信号处理的功效和优势。

3. 最后,对比和分析压缩感知技术与传统雷达信号处理技术的差异和优劣,总结出压缩感知技术在雷达信号处理中的优点和局限,并提出进一步改进的思路和方法。

四、预期成果1. 深入理解压缩感知技术的数学模型、理论和算法,实现在雷达信号处理领域中的具体应用;2. 通过实验分析,验证压缩感知技术在雷达信号处理中的优势和功效,实现对高速目标的快速跟踪和定位;3. 比较和分析传统雷达信号处理方法和压缩感知技术的差异和优缺点,提出改进思路和方案;4. 为压缩感知技术在雷达信号处理和通信领域中的应用提供理论和实验基础。

压缩感知技术在医学成像中的应用研究

压缩感知技术在医学成像中的应用研究

压缩感知技术在医学成像中的应用研究近年来,随着科技的不断发展,压缩感知技术在各个领域得到了广泛应用。

作为一种独特的数据采集和重构的方法,压缩感知技术已成为医学成像领域的研究热点之一。

在这篇文章中,我们将讨论压缩感知技术在医学成像中的应用研究,并探讨其未来的发展方向。

一、压缩感知技术在医学成像中的应用现状医学成像技术是当代医疗领域的重要组成部分,它可以帮助医生快速、准确地确定病情并制定治疗方案。

而压缩感知技术则是一种极具前瞻性的信号采样和重构技术,可以在不削减数据量的情况下对数据进行压缩。

这一技术的应用,不仅能够在医学成像中提高采集效率,还能够有效地降低医学成像的成本。

在医学成像领域,压缩感知技术主要应用于图像重构、图像恢复以及数据压缩等方面。

近年来,研究者们已经开始将这一技术应用于多种医学成像领域中,包括磁共振成像、CT扫描、PET扫描等。

其中,磁共振成像是目前应用最为广泛的医学成像技术之一。

由于其对人体没有任何伤害,因此受到了临床医生和病人的青睐。

然而,磁共振成像的采集速度较慢,难以满足实时诊断的需求。

而压缩感知技术则提供了一种新的解决方案。

采用这一技术,在不影响图像质量的前提下,可以大幅缩短采集时间,进一步提高临床医生的工作效率和病人的满意度。

此外,压缩感知技术还可以应用于医学图像的分析和处理。

例如,研究者们已经开始探索利用这一技术进行肺部结节的检测、红细胞的计数和血管的分析等。

这些应用的成功,为进一步推进医学成像领域的发展开启了一扇大门。

二、压缩感知技术在医学成像中的优势与传统的医学成像方法相比,压缩感知技术具有以下几方面的优势:1. 可以大幅缩短采集时间如前所述,压缩感知技术可以在不影响图像质量的情况下,大幅缩短医学图像的采集时间。

这一优势使得医生可以更加快速地获得诊断结果,并及时制定治疗方案,从而提高了临床治疗效果。

2. 可以降低成本在传统的医学成像方法中,数据采集和存储的成本相对较高。

压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用

压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用
Yu Hu— i i n m F n a gy u a g Gu n —o
( stt o l t nc, h ee cdm c ne B in 09, h a I tue f e r i C i s A ae yo Si cs e i 1 10 C i ) ni E co s n f e , jg0 n
棒性更好 。
关键词 :探地雷达;随机孔径 ;压缩感知 ;测量矩阵
中图分类号:T 97 2 N 5. 5 D I 1. 2/PJ 16 09 04 0 : 0 74S .14. 0 . 00 3 . 2 0
文献标识码:A
文章编号:10—8621)1 020 0959( 00— 1- 0 0 5
( rdae colfh hns A a e y f c n iee cdm i c B in 09 , h ) t C oS e s j 1 n
Ab t a t Co sd rn h p r e s r c u e o c u l a g ts a e i s r c : n i e i g t e s a s t u t r fa t a r e p c GPR p l a i n a n v l D ma i g m e h d t n a p i to , o e c 3 i gn t o b s d o a d m p r u e c m p e sv e sn r p s d i h s a e , ih c p b eo c n t u tn h a g t ae nr n o a e t r o r s i es n i gi p o o e t i p r wh c a a l f e o s r c i g t et r e s n p r
第3 第1 2卷 期 21 年 1 00 月

基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术研究

基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术研究

基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术研究基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术研究摘要:随着人们对雷达成像质量要求的日益提高,超分辨率雷达成像技术越来越受到关注。

其中,基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术因其在数据采集、传输和处理方面的独特性,成为当前研究的热点之一。

本文在详细介绍压缩感知理论的基础上,对基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术的研究进展进行了综述,并分析了其在雷达成像领域的应用前景。

关键词:超分辨率雷达成像;压缩感知;稀疏表示;高效采样;重建算法1. 引言随着现代雷达技术的快速发展,雷达成像在军事、民用、安防等领域得到了广泛应用。

传统的雷达成像技术在获得高分辨率图像上存在一定的限制,由于其使用窄带信号,往往无法满足高分辨率成像的要求。

因此,超分辨率雷达成像技术应运而生。

超分辨率雷达成像技术通过利用目标的多个散射目标返回数据,可以提高雷达成像的分辨率,从而得到更清晰的目标图像。

在很多情况下,雷达目标是稀疏的,即目标的散射系数只占目标区域中的一小部分。

基于稀疏原理,压缩感知理论为超分辨率雷达成像技术的研究提供了新的途径。

压缩感知理论是由Emmanuel Candes于2004年提出的,它认为信号可以通过较少的采样和计算量来重建。

这一理论发现,信号在某个基变换域下的表示可以是稀疏的,即信号在该基下的系数仅有很少一部分非零。

基于稀疏原理,压缩感知理论提出通过少量投影测量来获取原始信号的直接稀疏表示,从而实现信号的重建。

2. 压缩感知理论压缩感知理论的基本思想是通过少量的测量可以获取信号的稀疏表示,进而实现信号的高效采样和重建。

通过压缩感知理论,可以实现信号的稀疏表示,从而减少雷达成像中的数据量和计算量,提高了算法的效率。

基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术通过少量的投影测量,可以获取目标在稀疏表示下的系数,进而实现目标图像的重建。

传统的超分辨率雷达成像技术需要大量的数据采集和计算,而基于压缩感知的超分辨率雷达成像技术可以大幅度减小数据采集和计算量,提高成像效率。

基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术研究

基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术研究

基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术研究高分辨率雷达成像技术在军事、地质勘探、气象等领域具有广泛的应用价值,然而传统的雷达成像技术存在着诸多不足之处,如成像速度慢、数据传输量大等问题。

为了克服传统雷达成像技术的局限性,压缩感知技术被引入到高分辨率雷达成像中,从而实现对目标的高效率、高精度成像。

本文旨在探讨基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术的研究现状和发展趋势。

一、压缩感知原理及在雷达成像中的应用压缩感知是一种信号采样和重构理论,它通过对信号进行稀疏表示和随机测量,从而实现用远远少于传统采样率的数据进行信号恢复。

在雷达成像中,目标通常是稀疏的,因此可以利用压缩感知技术来降低采样率,提高成像效率。

通过将雷达信号进行压缩感知处理,可以大大减少数据传输量,提高成像速度,节约成本。

二、基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术的关键技术1.稀疏表示:在压缩感知理论中,稀疏是指信号在某种变换域下具有很少的非零系数。

在雷达成像中,目标通常在某种变换域下是稀疏的,因此可以通过稀疏表示来实现信号的压缩感知采样和重构。

2.随机测量:随机测量是指对信号进行随机投影,从而获得远远少于传统采样率的采样数据。

在雷达成像中,可以通过随机测量技术来采集少量数据,实现对目标的高效率成像。

3.压缩感知重构算法:压缩感知的关键在于如何从稀疏表示的测量数据中重构原始信号。

在雷达成像中,需要设计适合高分辨率成像的压缩感知重构算法,以保证成像的准确性和稳定性。

三、进展近年来,基于压缩感知的高分辨率雷达成像技术取得了长足的进步。

研究者们提出了许多创新的方法和算法,不断提升雷达成像的性能和效率。

1.基于稀疏字典学习的高分辨率雷达成像技术:稀疏字典学习是一种对信号进行自适应稀疏表示的技术,该方法可以有效提高雷达成像的精度和鲁棒性。

研究者们通过结合稀疏字典学习和压缩感知技术,实现对目标的高分辨率成像。

2.基于深度学习的高分辨率雷达成像技术:深度学习在图像处理领域取得了突出的成果,研究者们将深度学习方法应用到雷达成像中,实现对目标的自动检测和识别。

浅谈压缩感知方法及其在雷达领域的应用

浅谈压缩感知方法及其在雷达领域的应用

浅谈压缩感知方法及其在雷达领域的应用摘要:传统信号处理的采样率必须满足香农定理。

随着携带信息量和系统分辨率的提高,系统带宽不断增大,这对系统传输和存储等带来巨大压力。

压缩感知理论利用信号内在的稀疏性,以低于奈奎斯特采样率对其进行采样,显著降低信号处理的成本。

文章介绍了压缩感知方法的基本理论和几类典型稀疏重构方法,并通过仿真实验分析了它们的性能。

最后结合几个典型实例,概述了采用压缩感知方法解决雷达信号处理领域某些特定工程问题的优势。

Abstract:Conventional signal processing approaches must follow Shannon's celebrated theorem. As the promotion of information and resolution,the band of system will also increase. The transmission and storage of system is greatly challenged. While compressive sensing theory can sample signal at the rate below Nyquist Sampling frequency to lessen the system cost in signal processing. This paper introduces the basic theory of compressive sensing and several typical sparse recovery methods. The performance of different methods was illustrated through simulation. Via several typical applications in radar,we showed the advantage in dealing with some specialradar problem with compressive sensing.关键词:压缩感知;ISAR成像;DOA估计;雷达应用Key words:compression sensing;ISAR imaging;DOA estimation;radar application中图分类号:F273.4 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2017)18-0243-030 引言传统信号处理必须遵循香农采样定理(采样率不小于信号最高频率的两倍,即奈奎斯特采样定理)。

压缩感知信号处理技术在雷达成像中的应用研究

压缩感知信号处理技术在雷达成像中的应用研究

压缩感知信号处理技术在雷达成像中的应用研究近年来,压缩感知(Compressed Sensing)技术在雷达成像领域得到了广泛的应用和关注。

利用压缩感知技术,可以从少量数据中重建出高质量的雷达成像图像,有效降低雷达成像系统的采样率,减小设备的体积和功耗,提高雷达成像系统的效率和性能。

本文将从压缩感知技术的概述、在雷达成像中的应用、优缺点以及未来发展等方面展开,探讨压缩感知信号处理技术在雷达成像中的应用研究。

一、压缩感知技术的概述压缩感知技术是一种通过在采样时对信号进行压缩,然后在后续处理过程中利用稀疏性或者低秩性重构信号的方法。

它可以从极少量的采样数据中重建出高质量的信号,是一种新兴的信号处理技术,近年来在多个领域得到了广泛的应用。

在传统的采样方式中,为了保证信号的完整性和准确性,需要高采样率。

但是在一些特殊场合下,比如雷达成像等领域,高采样率会给设备带来更高的存储和处理压力,降低成像速度和成像质量。

而压缩感知技术通过采用专业的压缩编码器对信号进行压缩,然后利用压缩后的信号进行重构和处理,从而实现信号的高效采集和处理。

压缩感知技术的核心思想是利用信号的稀疏性和低秩性来实现信号的压缩和重构。

稀疏性是指信号在某个基下具有极少的非零分量,即信号的绝大部分元素是为零或接近于零的。

低秩性是指信号可以表示为低秩矩阵的形式,即信号的秩低于信号本身的维数。

二、压缩感知技术在雷达成像中的应用雷达成像是利用雷达技术从空中或地面发射出一定频率的电磁波,通过对接收到的回波信号的处理,可以获得目标的位置、速度、形状、大小等信息的一种技术。

在传统的雷达成像中,需要高密度的采样数据才能获得高质量的图像。

但是采样率的提高会给设备的存储和处理带来更高的压力。

利用压缩感知技术,可以从较少的采样数据中重建出高质量的雷达成像图像,大大降低了设备的采样率。

常用的压缩感知重建算法包括迭代重构算法、稀疏表示算法和低秩分解算法等。

这些算法通过对信号进行稀疏表示、低秩分解和无损压缩等处理,可以从较少的采样数据中重建出高质量的雷达成像图像。

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2014雷达对抗原理期末报告题目:压缩感知在雷达成像中的应用院(系)信息与电气工程学院专业电子信息工程学生班级学号教师报告日期2014-11-251.课题来源1.1摘要以 ISAR 和 InISAR 为代表的高分辨率雷达成像技术在军事和民用领域有着广泛的需求。

通常情况下,高分辨率雷达图像的获得需要宽带雷达信号,而宽带雷达信号则又会导致雷达数据率的增加。

近年来在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,其非相关测量过程能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,有望解决雷达系统中超大数据量的采集、存储与传输问题。

因此压缩感知理论和技术在雷达成像领域的应用,有可能会为高分辨率雷达成像技术带来巨大变革。

压缩感知在高分辨率雷达成像中的应用研究工作虽然取得了一定的进展,但还没有针对压缩感知雷达成像理论进行系统性研究,也没能在此基础上给出实用化的成像算法。

论文以基于压缩感知的雷达成像理论与算法作为研究容,将压缩感知理论应用到高分辨率雷达成像算法中。

论文围绕着成像数据获取方法、成像信号处理方法和压缩感知在宽带雷达成像中的应用等紧密联系而侧重不同的三个方面展开了研究,建立了匹配滤波体制和去斜体制下的基带回波信号稀疏表示模型,提出了压缩感知测量器应用到雷达接收机的数字方案与模拟方案,构建了具有保相性的压缩感知距离压缩算法,通过距离-方位解耦合的雷达成像框架,将压缩感知距离压缩算法与传统的雷达二维成像和 InISAR 三维成像算法相结合,形成了压缩感知雷达成像算法,并将其应用到调频步进宽带雷达成像中。

论文通过对仿真和实测数据的处理,证明了所提出的方法的有效性。

1.2研究的目的和意义在压缩感知雷达成像算法研究中,首先在常用的稀疏信号重建算法中筛选出适合雷达成像的算法,然后与雷达回波信号稀疏表示模型以及非相干测量矩阵一起构建了具有保相性的压缩感知距离压缩算法。

在此基础上利用距离-方位解耦合的雷达成像框架,将压缩感知距离压缩算法与传统的雷达二维成像和 InISAR 三维成像算法相结合,形成了压缩感知雷达成像算法。

在压缩感知宽带雷达成像算法研究中,结合调频步进信号的子脉冲合成方法,提出了针对调频步进信号的压缩感知测量方法,实现了压缩感知宽带雷达成像。

2.国外在该方向的研究现状及分析雷达成像的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代。

1951 年 6 月,美国Goodyear Aircraft 公司的 Carl Wiley 首先提出利用频率分析方法改善雷达的角分辨率,并设计了实验装置进行验证,这是合成孔径雷达思想的最初体现。

1957 年 8 月,Michigan 大学雷达和光学实验室的 Cutrona 和 Leith 等人研制的机载合成孔径雷达进行了飞行试验,得到了第一大面积的聚焦型合成孔径雷达图像。

70 年代,Kirk 等人研制了第一台 SAR 数字处理系统。

1978年 5 月,星载 SAR SeaSat 升空,标志着 SAR 技术已进入空间领域。

目前,美国、欧空局、加拿大、日本等都有自己的实用化机载和星载合成孔径雷达系统,机载 SAR 系统有美国的 AN/APY-6,德国的 AER-Ⅱ,英国的 DERA ‘ESR’,以及瑞士的 DO-SAR 等;星载SAR 系统有美国的 SIR-A 和 SIR-B 卫星,欧空局的 ERS-1 和 ERS-2 卫星,日本的 JERS-1和 ALOS 卫星,加拿大的 Radarsat-1 和 Radarsat-2 卫星,意大利航天局的 COSMO-SkyMed高分辨雷达卫星星座系统,美国航天局、德国空间局和意大利空间局联合发射的SIR-C/X-SAR 以及德国空间中心和欧洲EADS Astrium 公司合作开发的 TerraSAR-X 卫星等。

在国,从七十年代开始大力研究 SAR 相关技术,中国科学院电子学研究所在 1979年成功研制了机载合成孔径雷达原理样机,并获得首批 SAR 成像数据。

从“八五”开始,对SAR 系统的研究就一直是遥感技术中的重点研究方向之一。

目前,中科院电子所、信息产业部 14 所、38 所、航空工业总公司 607 所,以及航科集团等单位都已对 SAR 技术开展了研究,许多单位已经有了机载 SAR 的实验系统,并获得了大量实际成像数据。

逆合成孔径雷达是在合成孔径雷达的基础上发展起来的又一种高分辨成像雷达,其历史可以追溯到二十世纪六十年代。

六十年代,在 Brown 领导下的Willow Run 实验室就开展了对旋转目标的成像。

Walker 从 1970 年起开展对旋转目标成像的研究,他的研究工作对距离-多普勒成像理论做了更明确的阐述,并且由于引入了极坐标存储技术(光学处理),解决了运动穿越分辨单元的处理问题。

1978 年,C.C.Chen 等人利用地基雷达对直线飞行和弯道飞行的飞机进行了成像研究,对信号预处理、距离曲率、距离校准以及运动补偿等问题均作了分析和研究,实现了对非合作运动目标的 ISAR 成像。

70 年代末,美国 MIT 林肯实验室研制出了第一部远距离成像雷达 ALCOR,并成功获得了高质量的近地空间卫星的 ISAR 图像;同一时期,D.B. Campbell 利用旋转目标成像原理,成功地获得了金星表面的高分辨雷达图像。

80 年代末 ISAR 成像的理论和测量技术已经取得了巨大的发展和广泛应用,并成为电磁散射实验室、目标特性及其控制研究、微波遥感等诸多领域不可缺少的标志性技术。

目前,主要发达国家都已掌握了较成熟的 ISAR 技术并使之走向实用。

由于其高分辨的成像能力,在防空、反舰、反潜斗争中都是十分有力的手段。

而且 ISAR 还具有很高的抗干扰能力以及潜在的反隐身能力。

现在国外已有多种战术成像雷达生产,如法国的Oceanmaster-400、美国的 APS-137、英国的“雄狐”,俄罗斯已把 ISAR 做成功能部件,装备于许多雷达上。

除了在军事上的应用,ISAR 在民用,如空通管制、机场调度、港口交通管制等许多领域也有广泛的应用。

3.主要研究容及研究方案3.1.压缩感知基本理论Donoho 和 Candès 等人提出的压缩感知理论主要包括信号的稀疏表示、信号的非相关测量以及重建算法等三个核心容,其前提条件是信号具有稀疏性或可压缩性。

将压缩感知理论应用到雷达成像中也需要解决相应的三个问题,即雷达回波信号的稀疏表示、压缩感知雷达成像信号的获取以及处理方法。

由于雷达回波信号及图像信号都是复数形式的,本章将围绕复数域稀疏信号的测量与重建展开讨论,研究目前常用的测量矩阵和重建算法在复数域下的性能,为压缩感知雷达成像算法寻找性能良好的信号获取方法和重建算法。

由信号理论可知,信号x,能够用一组基Ψ=[ | |… | ]线性表示,即:x==Ψα(1)式中,α是 N*1的系数向量,如果公式中仅有 K( K<<N)个非零系数(或远大于零的系数)n时,则称信号x在基Ψ上是稀疏的(或可压缩的),称Ψ为信号 x 的稀疏基或稀疏字典,K 为信号x的稀疏度。

在压缩感知理论中,对稀疏信号x的观测并不是直接测量信号 x本身,而是通过非相关测量将信号 x投影到一组低维的测量向量Φ=[ | |… | ]上,即y=Φx(2)式中, y 是 M*1( M《N)向量,Φ是 M*N的测量矩阵。

将公式(4.1)代入公式(4.2)中,有Y=Φx=ΦΨα=Θa(3)式中,Θ=ΦΨ是M*N矩阵。

由于信号测量值维数M 小于信号维数N ,直接求解公式(3)是一个病态问题,所以无法直接从 y 中解出信号 x 。

由于公式(3)中α是 K 稀疏的,即仅有 K 个非零系数,而且K<M<N,那么可以通过求解公式(3)的逆问题得到稀疏系数α ,也即等同于得到了原信号x。

为了保证重建算法的收敛性,使得K 个系数能够由M 个测量值准确地恢复,测量矩阵Φ的选择必须受到稀疏字典Ψ和重建矩阵Θ的共同约束。

当公式(3)中的矩阵Θ=ΦΨ满足重建算法的收敛条件时,压缩感知理论能够通过公式(3)的逆问题先求解稀疏系数,然后代入公式(1),将稀疏度为K 的信号x从M 维的测量值 y 中正确地重建出来。

3.2.成像距离理论计算对系统的成像距离进行理论计算,扫描成像技术主要是因其虽然作用距离较远,但其成像分辨率很难得到保障。

成像的距离是由到达接收器的信号光强度和接收器接收并能分辨出信号的阈值所决定。

以下将从这两方面对本章方法和距离选通成像技术进行计算。

进而得到理论上本章方法的最远成像距离。

为方便讨论起见,对成像条件做如下假设:a.两种方法使用相同的照明和光学成像系统;b.目标物充满成像视场,且激光照明围与视场重合;c.照明光束的强度分布均匀;d.目标对照明光束的反射为漫反射。

3.3.基于压缩感知的雷达三维成像处理方法由于雷达三维成像需要利用多幅二维图像进行干涉处理,如果在雷达二维成像中使用压缩感知技术,就能够有效地降低雷达三维成像所需的数据量,相应的信号处理流程图如图1所示。

图1 压缩感知雷达三维成像框架3.4.压缩感知全变差模型在图像降噪中的应用由于很多二维图像的离散梯度是稀疏的,在图像处理中,经常用最小全变差的方法进行图像的恢复与处理。

在这一部分,我们提出一种基于压缩感知理论全变差模型的图像降噪方法。

我们将图像降噪问题的传统模型加以改进,定义成Min||x-b+||x (4)办为有噪声的图像,jc为降噪目标图像。

Min||x-b部分的2-数由Frobenius-数代替,由Frobenius-数的定义(矩阵中所有元素的平方和)可以看出,本文定义的优化模型使图像中每一个像素都直接参与运算。

其中Frobenius-数和2-数有如下关系: ||x=。

我们假设有图像的7T-数主要由噪声部分贡献,原始的图像对jy-数的贡献相比要小的多,图像降噪问题合理定义成这样一个优化问题。

那么恢复的图像既要尽量保留原噪声图像b的全部信息,也要对后一部分噪声进行一定的控制。

3.5.成像系统与相关性图像重构方法令x( r′)表示被探测物体上r′点对特定波长电磁波的散射或反射特性, y ( r )为探测器上r点的测量值。

一般而言,探测器接收信号y(r)可表示为被成像物体x(r′)与成像系统的卷积,即y(r )=∫h(r ,r′)x(r′)dr′ (5)其中 h ( r ,r′)为从物体上r′点至探测器上r点的成像系统全链路响应函数。

“成像”过程就是由测量y ( r )来获取被探测物体的散射特性x( r′)。

假定系统是移不变的,则可以写成y(r )=∫h(r -r′)x(r′)dr′(6)作 Fourier 变换之后,可以得到Y(ω)=H(ω) X(ω),其中Y(ω)、H (ω)和X(ω)分别为 y( r )、h (r−r′)和 x (r′)的Fourier 变换。

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