基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法

基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法何劲;张群;杨小优;罗迎;张辉;朱小鹏【期刊名称】《宇航学报》【年(卷),期】2011(032)011【摘要】合成孔径激光雷达是一种主动式有源激光成像雷达,它具有远高于微波合成孔径雷达的成像分辨率,能够实现对远距离目标的精细成像.由于激光信号的带宽极大,普通的硬件设备难以满足奈奎斯特采样定理的要求.提出一种基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法,该方法利用光外差方法探测回波信号,在此基础上通过对外差信号进行随机采样提取信号中的有效信息,使用正交匹配追踪算法实现对目标高分辨距离像图像的重构,最后结合频率变标算法得到目标的高分辨二维图像.仿真结果表明运用新算法对合成孔径激光雷达的回波信号进行采样,能使用远低于奈奎斯特定理所规定的采样率完成信号采样,并有效压低信号旁瓣,实现对目标的超高分辨成像.【总页数】8页(P2395-2402)【作者】何劲;张群;杨小优;罗迎;张辉;朱小鹏【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;复旦大学波散射与遥感信息国家教育部重点实验室,上海200433;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学科研部,西安710051;空军工程大学电讯工程学院,西安710077【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法 [J], 李炳杰;李旭威;闫龙2.一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法 [J], 林月冠;张冰尘;田野;洪文;吴一戎3.基于压缩感知理论的微动目标成像算法 [J], 马赢;张智军;陈稳;秦占师;肖冰松4.基于时频分析的合成孔径激光雷达成像算法 [J], 吕旭光;郝士琦;冷蛟锋;赵楠翔5.基于FRFT-CLEAN的机动目标逆合成孔径激光雷达成像算法 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于压缩感知的SAR雷达成像后面附有程序基于压缩感知的SAR成像算法研究摘要压缩感知是近年来出现的一种新颖的理论，该理论指出如果信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的，就可以利用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上，根据这些少量的观测值，通过求解凸优化问题实现信号的精确重构。

合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨的成像雷达，它不受气候和昼夜影响，能够全天候、全天时、远距离的进行成像，具有大范围观测、可变视角以及良好的穿透能力等特点，在军用和民用领域有着广泛的应用。

随着对雷达图像分辨率的需求不断提高，以香农采样定理为基础的信号处理框架对采样速度和数据处理速度的要求也越来越高，因此给数据存储和传输系统带来了沉重负担。

压缩感知理论能够降低数据量，因此对于稀疏场景的SAR成像，可将其与压缩感知相结合，有效的减缓了数据量大所导致的存储压力大的问题。

本文介绍了压缩感知的概念与原理以及脉冲压缩的基本原理，研究了合成孔径雷达成像的基本原理，并将其压缩感知相结合。

最后进行了仿真实验，实现了基于脉冲压缩的SAR成像和基于压缩感知的SAR成像。

关键词：压缩感知；合成孔径雷达成像；脉冲压缩IAbstractCompressed Sensing (CS) is a novel theory in recent years. The theory suggests that if the signal is sparse or compressible in a transform domain,we can use an observation matrix which is not related with transformationbasis to project the high-dimensional transformed signal to a low dimensional space. According to these few observations, the signal can be accurate reconstructed by solving a convex optimization problem.Synthetic Aperture Radar (SAR) is a sort of high resolution imaging radar．Using SAR we call obtain radar images independent of all time，all weather, and long distance conditions，it provide multi-bands，huge-rangeobservation and high resolution image．So it has a wide application in thefields of military and civilian．With the increasing demand in radar image resolution, signal processing framework based on the Shannon sampling theorem has become increasingly demanding the sampling speed and data processing speed, thereby bringing great difficulties to storage, transmission. CS theory can reduce the amount of data, so for sparse scene, we can combine it with SAR imaging to solve the problemof storing pressure caused by the amount of data.This article describes the concept of CS and pulse compression, studiesthe basic principles of SAR imaging and combines it with CS theory. Finally,the simulation experiment is conduct to realize the SAR imaging based on pulse compression and CS theory.Keywords：Compressive Sensing； Synthetic Aperture Radar imaging； Pulse CompressionII目录第1章引言 ........................................................................... ................. 1 1.1 应用背景 ........................................................................... .............. 1 1.1.1 压缩感知简介 ...........................................................................1 1.1.2 雷达发展简介 ...........................................................................3 1.2 本文安排 ........................................................................... .............. 6 第2章压缩感知理论基本原理 .............................................................. 7 2.1 压缩感知的基本知识 (7)2.2 压缩感知的主要原理内容 ............................................................... 8 2.2.1 信号的稀疏表示 (9)2.2.2 测量矩阵的设计 (10)2.2.3 信号的重构算法 (10)2.3 压缩感知的主要应用 ..................................................................... 11 第3章脉冲压缩基本原理 (14)3.1 雷达工作原理 ........................................................................... ...... 14 3.2 线性调频脉冲信号的特性 .............................................................. 17 3.3 线性调频脉冲信号的脉冲压缩.......................................................19 第4章合成孔径雷达成像 (24)4.1 合成孔径雷达（SAR）简介 .............................错误！未定义书签。

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法李炳杰;李旭威;闫龙【摘要】By the use of the principle of compressed sensing (CS)theory which is based on the sparsity or compressibility of signals,a new sparse representation for azimuth is proposed through the analysis of syn-thetic aperture radar echo signal.On this basis,a SAR echo signal processing method is obtained and a 2D SAR imaging algorithm which achieve afire��new data collection and coding of signal is established.The use of this algorithm not only suppresses the side lobe effectively but also enhances the resolution of imaging target to a certain extent,and simultaneously needs less amounts of data for imaging,which provides an efficient path of decreasing the data rate of high resolution synthetic aperture radar.The feasibility and va-lidity of the method proposed in this paper are tested through processing both simulated data and real radar data.%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。

基于压缩感知的鸟类目标成像稀疏合成方法
丁健;李磊
【期刊名称】《量子电子学报》
【年(卷),期】2015(32)1
【摘要】对鸟类目标进行高分辨成像是确保飞行安全的重要举措.针对现有雷达分辨率过低问题,提出了利用逆合成孔径激光雷达进行鸟类目标高分辨成像探测的构想.给出了逆合成孔径激光雷达实现鸟类成像的原理框图,以此为基础,提出了一种基于压缩感知的稀疏合成方法,该方法能以较少的有效数据获得准确的高分辨方位像.仿真结果证明了方法的有效性.
【总页数】6页(P101-106)
【关键词】激光技术;二维高分辨像;压缩感知;鸟类目标;逆合成孔径激光雷达
【作者】丁健;李磊
【作者单位】滁州学院机械与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN24;TN957
【相关文献】
1.基于稀疏阵列和压缩感知理论的艇载雷达运动目标成像研究 [J], 侯颖妮;李道京;洪文
2.基于Chirplet变换和压缩感知的空中颤振目标稀疏成像 [J], 徐艺萌;管桦;王国正;张群;周丽
3.基于贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Gri d目标稀疏成像 [J], 王天云;陆新飞;丁丽;尹治平;陈卫东
4.逆合成孔径激光雷达鸟类目标方位向高分辨稀疏合成方法 [J], 丁健;占生宝;朱丰;秦知红
5.基于压缩感知的空间稀疏目标成像方法研究 [J], 迪可新;魏平;柯钧;蒋作琛;王雅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第32卷第5期电子与信息学报Vol.32No.5 2010年5月Journal of Electronics & Information Technology May 2010基于压缩感知的二维雷达成像算法谢晓春①②张云华①①(中国科学院空间科学与应用研究中心北京 100190)②(赣南师范学院物理与电子信息学院赣州 341000)摘要：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。

该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析，提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。

在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法，方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。

通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。

关键词：逆合成孔径雷达；雷达成像；压缩感知；距离压缩中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2010)05-1234-05 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2009.012232D Radar Imaging Scheme Based on Compressive Sensing TechniqueXie Xiao-chun①②Zhang Yun-hua①①(Center for Space Science and Applied Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)②(School of Physics and Electronics Information,Gannan Normal University, Ganzhou 341000, China)Abstract: Compressive sensing technique has been shown to be able to reduce effectively the data rate of high- resolution radar imaging system. A phase-preserving range compression algorithm based on Compressive Sensing (CS) technique is proposed, after analyzing the sparse characteristics of complex base-band echo signal from a target using chirp signal as transmitted signal. Based on this range compression algorithm, a 2D imaging scheme is established, i.e. performing range compression by using CS technique and performing azimuth compression by using traditional technique. The effectiveness of the 2D imaging scheme is tested through processing both simulated data and real radar data.Key words: ISAR; Radar imaging; Compressive Sensing(CS); Range compression1引言雷达成像系统在军用和民用领域有着广泛的应用，而高分辨率雷达图像的获得通常需要采用大信号带宽才能实现。

一种机载合成孔径成像激光雷达聚束模式成像算法
一种机载合成孔径成像激光雷达聚束模式成像算法(Synthetic Aperture Imaging Algorithm for Airborne Laser Radar Focusing Mode)，是一种合成孔径成像算法，专为激光雷达探测、跟踪及成像而设计。

此技术可以使激光雷达在机载应用中提供超宽带图像，这是传统雷达技术难以实现的。

此算法使用激光雷达测量的多个角度反射回波，利用延时和距离补偿，还利用航向旋转及在多普勒编码中的调制信号的延迟，从而消除现有噪声和干扰，可以生成清晰、可靠的图像。

使用此算法设计的机载激光雷达发射器可以在不断旋转的情况下实现连续曝光，并且可以发射功率调节器，以有效地利用更宽的测量范围，从而使图像更加清晰。

SAR成像算法是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）技术的重要组成部分。

该算法主要是通过对雷达信号进行处理和分析，从而得到目标区域的高分辨率成像结果。

在SAR成像算法中，常常涉及到时域、频域和波数域等不同的数据处理方法。

本文将针对这三个主题展开详细的介绍和分析。

一、时域处理时域处理是SAR成像算法中最基本的数据处理方法之一。

时域处理主要是对雷达接收到的信号进行时域分析，包括距离-时间图像（Range-Time Image）的形成、脉冲压缩（Pulse Compression）等。

时域处理的关键是对信号的时延进行精确测量和定位，从而实现对目标的定位和成像。

在时域处理中，常用的算法包括FFt变换、匹配滤波等，这些算法可以提高雷达系统的距离分辨率和速度分辨率，从而实现对目标的高精度成像。

二、频域处理频域处理是SAR成像算法中另一个重要的数据处理方法。

频域处理主要是通过对雷达信号进行频谱分析，从而得到目标的频谱特征和频率分布信息。

频域处理可以通过傅里叶变换等算法将时域信号转换为频域信号，从而实现对信号的频率分辨率和频谱分布的分析。

在频域处理中，常用的算法包括FFT变换、滤波器设计等，这些算法可以对雷达信号进行频谱分析和滤波处理，从而提高SAR系统的信噪比和成像质量。

三、波数域处理波数域处理是SAR成像算法中较为复杂和高级的数据处理方法。

波数域处理主要是通过对雷达信号进行波数域分析，从而得到目标的波数分布和散射特征。

波数域处理可以通过波数变换、波数域滤波等算法实现对雷达信号的波数分布和散射特征的提取。

在波数域处理中，常用的算法包括快速波数变换算法、极化分析算法等，这些算法可以对雷达信号进行全波数域分析和波数域成像，从而实现对目标的高分辨率成像和三维重构。

时域、频域和波数域是SAR成像算法中常用的数据处理方法，它们各自具有特定的优点和适用范围，通过合理的组合和应用，可以实现对目标的高分辨率成像和高精度测量。