無源雷達(dá)超分辨成像技術(shù)

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1、４種成＊著ＨＵＮＩＥＣＨＮＩＶ巨ＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＥＮＣＥＡＮＤＴＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ碩±學(xué)位論文ＩＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ，論文題目達(dá)超分辨成像唆—整學(xué)科專業(yè)倍巧巧倍息處理學(xué)號２０１３２１２４０１０５作者姓名張永強(qiáng)指導(dǎo)教師張順生訓(xùn)Ｗ宛員＾＇；瞧隱獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)

2、或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或化書而使用過的材料。與ｉ我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名／＾／月＾：瓊？日期：＞：沸年＾日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守化規(guī)定）作者簽名：卻卷啼導(dǎo)師簽名：＇年？曰期：＞

3、＾月？曰／＞分類號密級注1UDC學(xué)位論文無源雷達(dá)超分辨成像技術(shù)（題名和副題名）張永強(qiáng)（作者姓名）指導(dǎo)教師張順生副研究員電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學(xué)位級別碩士學(xué)科專業(yè)信號與信息處理提交論文日期2016.06.03論文答辯日期2016.06.06學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年06月答辯委員會(huì)主席評閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號。Ｓ－ＲｅｓｏＰａｓｓｉｖｅＲａｄａｒｕｅｒｌｕｔｉｏｎＩｍａｉｎＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｇｇｙ？ＡＭａｓｔｅｒＴｈｅｓｉｓＳｕｂｉｒｄｔｔｅｄ化ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒ

4、ｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆＣｈｉｎａｇｙｒＩＭａｏｒ：ＳｉｎａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｊｇｇＡｕｔｈｏｒ：ＺｈａｎＹｏｎｉａｎｇｇｑｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ａ．Ｐｒｏｆ．ＺｈａｎＳｈｕｎｓｈｅｎｐｇｇＳｃｈｏｏｌ：ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆＵＥＳＴＣｇｙ摘要摘要無源雷達(dá)不僅具有可用外輻射源信號資源豐富、隱蔽和對敵隱身的特點(diǎn)，還能有效地解決地物干擾和低空目標(biāo)探測等難題，

5、有廣闊的應(yīng)用前景。在梳理和總結(jié)無源雷達(dá)技術(shù)的基礎(chǔ)上，對無源雷達(dá)成像算法開展了探索性和創(chuàng)新性的研究。考慮實(shí)際成像因素，研究了三種針對小轉(zhuǎn)角和短時(shí)間積累的無源雷達(dá)成像算法。主要研究工作如下：1、針對多發(fā)單收和單發(fā)多收成像模式，探究其幾何模型和回波信號模型。借助建立的多發(fā)單收回波信號模型，將時(shí)間維的采樣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為包含散射點(diǎn)幅度和空間頻率信息的參數(shù)化信號模型。提出利用RELAX算法估計(jì)空間頻率和幅度信息用以重構(gòu)目標(biāo)圖像。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性和正確性。2、提出基于壓縮感知的無源雷達(dá)超分辨成像算法。在離散化目標(biāo)回波稀疏表示的基礎(chǔ)上，提出利用CS方法估計(jì)目標(biāo)散射點(diǎn)的空間頻率和

6、幅度信息，并通過位置搜索重構(gòu)目標(biāo)圖像。仿真實(shí)驗(yàn)表明：與ESPEIT和RELAX算法相比，所提算法在低信噪比和有限觀測數(shù)據(jù)條件下具有更魯棒的成像性能。3、提出基于自相關(guān)矩陣稀疏表示（SparseRepresentationofAutocorrelationMatrix，SRAM）的無源雷達(dá)超分辨成像算法。根據(jù)采樣信號自相關(guān)矩陣的估計(jì)誤差服從漸進(jìn)高斯分布的特性，利用提出SRAM算法重構(gòu)稀疏矩陣，搜索其非零元素的網(wǎng)格點(diǎn)得到散射點(diǎn)位置信息，并利用最小二乘解估計(jì)散射點(diǎn)的幅度信息，從而重構(gòu)目標(biāo)圖像。仿真實(shí)驗(yàn)表明：與CS算法相比，提出的SRAM算法在低信噪比和有限觀測數(shù)據(jù)條件下具有更好

7、的成像性能。關(guān)鍵詞：無源雷達(dá)，超分辨成像，RELAX，壓縮感知，自相關(guān)稀疏表示IABSTRACTABSTRACTPassiveradarnotonlyhasthecharacteristicsofavailableandabundantilluminatorsofopportunityandstealth,butalsocanresolvetheproblemsofgroundclutterjammingandlow-flyingtargetdetection,whichbringsbroadapplicationprospe