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穿墙雷达成像是一种可以实现对障碍物后一定范围内物体进行探测、识别、定位及追踪的技术,近年来,随着穿墙雷达成像系统在军事领域和民事领域应用范围的扩大,各部门对穿墙雷达成像技术的要求也越来越高,因此穿墙雷达成像算法的优化问题成为了一个热门的研究领域,其中多通道穿墙雷达成像由于在获取目标相关信息方面具有较大优势,受到了学者们的广泛关注。本文在建立多通道穿墙雷达目标信号模型的基础上,提出了两种基于压缩感知的多通道穿墙雷达成像算法。本文的主要研究内容如下:(1)介绍了频率步进穿墙雷达系统的工作原理,并建立了穿墙雷达回波信号模型。紧接着对压缩感知理论进行了详细说明,并介绍了基于压缩感知理论的正交匹配追踪算法,为后续研究打下基础。(2)针对多极化穿墙雷达测量模式,提出一种基于Ⅲ型非均匀快速傅立叶变换技术(Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT)的谱投影梯度L1范数(Spectral Projection Gradient L1 norm,SPGL1)成像算法。该算法通过NUFFT技术避免了字典矩阵的枚举式计算,可以在不降低目标重建质量的同时快速得到目标重建结果。与传统SPGL1算法和现有的基于压缩感知理论的贪婪算法相比,该算法还大大减轻了计算机存储器的负担。实验测量数据证明,所提基于NUFFT技术的SPGL1算法提高了目标重建结果的目标杂波比值,同时降低了算法的计算复杂度和计算时间,提高了算法的工程实用性。(3)针对多视角穿墙雷达测量模式,提出一种基于交叉验证技术(Cross Validation,CV)的删失同时正交匹配追踪算法(Censored Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit Algorithm,CSOMP)。在传统CSOMP算法中,测量噪声水平作为迭代终止条件属于先验信息,这在实际中是不可预知的,针对这一问题,本文将CV技术应用于CSOMP算法并通过迭代计算获取适应当前探测场景的测量噪声水平,避免了CSOMP算法对先验信息的依赖,提高了算法目标重建结果的准确性。仿真实验验证了所提算法的准确性和实用性。