压缩感知在宽带雷达信号处理中的应用

高分辨雷达成像系统在当今的军事和民用方面都有着广泛的需求,高分辨率成像需要发射宽带的雷达信号,然而根据奈奎斯特采样定理,信号带宽的增加又使得雷达系统面临高采样率、高传输率、大数据量存储以及信号实时快速处理等问题.压缩感知(CS)理论通过构造非相关测量矩阵,以远低于奈奎斯特采样率的速率获得一组测量值,通过重构算法对信号进行精确的重构.压缩感知理论应用的前提是信号的稀疏性,关键是测量矩阵和稀疏度之间的关系,重要支撑是重构算法.本文对压缩感知原理进行了简要介绍并针对雷达常用的线性调频信号提出一种稀疏基构造方案.同时,利用matlab构造了线性调频信号模型并对压缩感知处理线性调频信号的采样重建过程及应用于二维成像的过程进行了仿真.本文也研究了不同重建算法并进行了各个算法间的效果比较.仿真结果表明,在宽带雷达回波信号的处理过程中,压缩感知能通过降低采样率有效缓解回波数据的存储和传输的压力,这一点在宽带雷达目标检测中应用前景广阔.     

基于块目标的频率步进连续波探地雷达压缩感知重建算法

压缩感知理论对于解决频率步进连续波探地雷达信号处理过程中存在的采样速率高、存储数据量大、信号处理时间长等问题具有重要意义. 针对雷达探测中块目标物体在探测区域不满足稀疏性的问题,提出一种适合块目标的压缩感知重构模型.利用某些稀疏正交基对块目标进行稀疏化处理使其满足稀疏性,将字典矩阵与稀疏矩阵结合形成适用于块目标物体的新观测矩阵,再通过压缩感知凸优化算法求解稀疏化系数,最后把该系数通过稀疏变换得到块目标的反射系数.通过实验仿真验证该方法的可行性,与未稀疏化处理的压缩感知重构模型相比具有更高的精度和分辨率.     

稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。     

基于子空间投影的SFGPR压缩感知成像算法

针对传统压缩感知SFGPR成像重建算法在强杂波测量环境中往往会失效的问题,提出一种基于子空间投影杂波抑制技术的SFGPR压缩感知成像重建算法.该算法首先在每个天线测量位置通过压缩感知测量模型重建所有的频域原始均匀采样数据,然后采用子空间投影杂波抑制技术滤除较强的地面回波,最后结合稀疏重建算法对地下目标图像进行压缩感知重建.实验数据处理结果验证了所提方法的有效性和准确性.     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

压缩感知与矩阵填充及其在图像处理中的应用

压缩感知和矩阵填充是当前的两个研究热点,压缩感知的性能取决于3个要素:信号的稀疏性、压缩感知矩阵的非相干性和重构算法的快速有效性。相应地,矩阵填充性能也取决于3个要素:矩阵的低秩性、矩阵的不相关性和重构算法的快速有效性。文中首先论述了压缩感知和矩阵填充的应用背景,阐述了两者的数学模型,分析了信号的稀疏性和观测矩阵的不相关性对压缩感知性能的影响,研究了矩阵的低秩和不相关性在矩阵填充中的作用,进而对压缩感知和矩阵填充的稀疏性和非相干性进行了对比,总结了压缩感知和矩阵填充的重构算法,介绍了压缩感知和矩阵填充在图像处理中的应用。     

基于变步长子空间追踪的DCT域非均匀采样图像重构

压缩感知是一种充分利用信号稀疏性的全新的信号采样理论。如何从采样得到的低维数据中高效地恢复出原始的高维数据是压缩感知理论的一个关键研究问题。本文基于图像二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数的分布特性,研究图像DCT域非均匀压缩采样,并在子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法的基础上,提出一种变步长SP算法,用以实现压缩感知图像的快速重构。该算法自适应地设置图像DCT系数矩阵中不同列向量的采样率,将有限的采样值尽可能地分配给高幅值系数较集中的列向量。在重建DCT系数列向量时,动态调整不同子空间内的原子搜索步长,在高幅值系数集中区域对应的原子子集中进行小步长密集搜索,而在其它原子子集中进行大步长快速搜索。实验结果表明,与基于SP算法的DCT域均匀采样图像重构算法相比,本文提出的基于变步长SP算法的DCT域非均匀采样图像重构算法在图像重构精度与重构算法运行时间方面均具有明显优势。     

基于协方差准则迭代估计的雷达回波压缩重构

在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,解决雷达系统中超大数据量的采集、存储与传输问题.宽带雷达回波在信号的幅度-延时基上具有稀疏表示.基于这一特性,可以使用压缩感知理论通过降维采样大大减少数据量.针对降维采样后信号重建问题,文中研究了一种基于协方差准则循环迭代的稀疏参数估计方法(SPICE).文中首先根据雷达回波信号的特征构造了波形延时稀疏字典,再通过随机采样对数据进行压缩,最后将SPICE作为信号重构算法引入雷达回波压缩感知处理过程中.仿真结果表明利用SPICE参数估计方法,可使得压缩率降到很小的程度,且降低重建信号相对原始信号的误差.此外,SPICE算法本身具有数据自适应特性,不需要再根据信号特征选取循环结束条件.仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够在较短的时间内准确估计出雷达回波的稀疏参数.     

基于压缩感知的线性调频雷达成像

在经典的压缩感知理论中,最常用的测量矩阵是高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵,它们具有最优的约束等容性质(R IP).与其他测量矩阵相比,精确重建同样的稀疏信号所需的采样数最少。然而完全的随机性导致它们在具体工程应用中受到限制,同时大大增加了重建算法的时间和空间复杂度。基于统计约束等容性质(StR IP)和确定性测量矩阵理论提出一种基于线性调频信号的压缩感知雷达成像方法,利用雷达发射的线性调频信号来构造测量矩阵,并用仿真实验证明了利用该测量矩阵可以很好地实现稀疏信号的重建。     

基于压缩感知的图像水印算法研究

提出一种基于压缩感知和非采样Contourlet变换的数字图像水印算法.首先使用NSCT变换对载体图像进行稀疏分解,对低频系数矩阵进行Arnold置乱;然后采用高斯观测矩阵对系数矩阵进行压缩感知测量,在感知域(压缩信号)中进行水印嵌入;最后使用OMP算法恢复重组的低频矩阵信号,使用NSCT逆变换重构图像.算法中,测量矩阵同时充当了密钥的作用,增强了算法的安全性,此外Arnold变换也增强了水印的不可见性和安全性.仿真实验证明,所提算法对加噪、滤波、旋转具有较高的鲁棒性.     

Numerical simulation of tomographic-SAR imaging and object reconstruction using compressive sensing with L 1/2-norm regularization

By making use of multiple acquisitions of synthetic aperture radar （SAR） observations over the same area, tomographic-SAR （tomo-SAR） technology can achieve three-dimensional （3-D） imaging of the objects of interest. The compressive sensing （CS） approach has been applied to deal with the sparseness of the elevation signals. Due to its sparsity and convexity, the L1-norm regulariza- tion, as an approximated Lo-norm with an exact solution, has been employed in CS to reconstruct the reflectivity profile of the objects. In this paper, based on our studies on polarimetric scattering and SAR imaging simulations, we produce numerical multi-pass tomo-SAR observations of the terrain object. Then, we present the CS with novel L1/2- norm regularization to realize 3-D reconstruction. As a non-convex optimization problem, the L1/2-norm regularization is solved by an iterative algorithm. This numerical simulation of tomo-SAR imaging and 3-D reconstruction of the object modeling can be of great help for parameterized analysis of tomo-SAR imagery. As an example, a tomo-SAR image and 3-D reconstruction of the Beijing National Stadium model are presented.     

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法

通过对合成孔径雷达回波信号的分析,利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理,提出了方位稀疏表示的一种新方法,在此基础上给出了基于压缩感知的SAR回波信号处理方法和二维成像算法,实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码,以较少的数据量实现成像,有效地抑制旁瓣,在一定程度上提高了成像中目标的分辨率,为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

Full polarization scattering characteristics of sea fractal surface

In the conventional single polarization SAR system, only the scattering information of HH polarization or VV polarization can be obtained. Only co-polarizaion scattering cases are considered and cross-polarizaiton （HV and VH polarization） scattering cases are neglected. Therefore, much important information must be lost. Research on full polarization SAR system is an important approach to extract more useful information from SAR imaging. In this paper, the authors derived the full polarization scattering coefficients of 2-D sea fractal surface and simulated the radar cross section （RCS） of different polarizations. They also gave the exact theoretical explanations of the fully polarization scattering characteristics of sea fractal surface, and confirmed that the depolarization can be neglected. The result is the basis of the full SAR system design and SAR imaging.     

基于消卷积的三维成像雷达散射截面测量技术

基于三维成像雷达散射截面积(RCS, Radar cross section)测量技术是近年新兴的一种灵活、高效的RCS测量技术。该技术基于三维线阵合成孔径雷达(SAR, Synthetic aperture radar)测量系统对目标进行近场三维高分辨成像,通过近远场变换算法,得到目标的远场RCS,具备近场、外场测量能力。基于成像的RCS测量,其成像精度就直接影响着RCS的测量精度,因此,为了得到高质量的RCS结果,就需要得到高分辨的图像。本文采用压缩感知三维成像算法对目标进行成像,有效提高了RCS的反演精度,并分析了改进CLEAN算法的抑制旁瓣原理,得出两种方法都是基于消卷积原理对旁瓣进行抑制。用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明压缩感知算法提取散射中心效果更好,且提高了RCS的反演精度。     

A modified algorithm for SAR parallel imaging

Synthetic aperture radar can provide two dimension images by converting the acquired echoed SAR signal to targets coordinate and reflectivity. With the advancement of sophisticated SAR signal processing, more and more SAR imaging methods have been proposed for synthetic aperture radar which works at near field and the Fresnel approximation is not appropriate. Time domain correlation is a kind of digital reconstruction method based on processing the synthetic aperture radar data in the twodimensional frequency domain via Fourier transform. It reconstructs SAR image via simply correlation without any need for approximation or interpolation. But its high computational cost for correlation makes it unsuitable for real time imaging. In order to reduce the computational burden a modified algorithm about time domain correlation was given in this paper. It also can take full advantage of parallel computations of the imaging processor. Its practical implementation was proposed and the preliminary simulation results were presented. Simulation results show that the proposed algorithm is a computationally efficient way of implementing the reconstruction in real time SAR image processing.     

基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建方法

受奈奎斯特采样定理的约束,传统雷达在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度、大存储容量等问题的挑战。压缩传感理论指出,稀疏信号可通过其一组线性测量值重建得到原信号,在获得测量值时,采样率可低于奈奎斯特采样频率。值得注意的是,当测量矩阵的元素具有随机性时,测量矩阵和稀疏化矩阵在较大概率上满足压缩传感理论的测量要求,具很强的适应性。然而,随机测量矩阵在雷达系统中很难实现。本文提出一种基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建的方法,该方法计算效率高,只需在传统雷达系统中稍加改动即可实现。计算机仿真验证了该方法的可行性。     

基于多任务贝叶斯压缩感知的探地雷达成像算法

针对步进频率连续波探地雷达(SFCW-GPR)目标成像空间的联合稀疏性,在基于稀疏贝叶斯压缩感知(BCS)成像的基础上,提出了多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)算法;针对不同的任务,采用一种通用的先验层次贝叶斯模型,该算法能在有限观测数据条件下,通过利用每组观测数据之间的相关性,使得从较少的随机样本中恢复原始信号;该算法对每组任务的重构都是独立的,在充分利用观测数据的相关性的同时,又可以保留各自数据的特性,实现各组观测数据之间信息共享;仿真结果表明,MT-BCS的重构性能良好,在相同条件下MT-BCS算法的重构效果优于BCS算法所得到的重构效果。     

基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。