《基於圖像域信息認知的彈載前視成像研究》是依託西安電子科技大學，由趙光輝擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於圖像域信息認知的彈載前視成像研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：趙光輝
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
對於彈載前視成像系統來說，當波束指向與運動方向平行時無法形成虛擬孔徑，導致無法採用合成孔徑雷達進行成像，從而制約了雷達成像技術在彈載前視成像系統中的套用與發展。即對於前視目標來說，只能通過實孔徑陣列獲取場景信息。由於彈載設備口徑有限，無法安置過多的陣列天線來獲取場景的空間信息，加之實際載體平台運動的機動性，破壞了數據的平穩性，致使無法使用超分辨算法來提升成像質量，進而無法獲得場景的成像信息。本項目擬在前視成像過程中引入圖像域場景信息的認知反饋，即將場景信息在圖像域的信息特徵反饋到成像數據域，構成物理建模到圖像域信息認知的閉環系統，從而實現不改變系統前端結構的高分辨成像。該認知成像模式將打破傳統成像思維，即只有採用大頻寬、大陣列孔徑才能實現高解析度成像的思想束縛，實現小孔徑下高解析度雷達成像，打破傳統小孔徑陣列雷達無法成像的思想，為彈載前視成像雷達的設計提供一種新思路。
結題摘要
本課題針對前視成像研究中遇到的成像效率，成像質量等問題展開了深入的研究，在成像建模中，通過引入可分離觀測模型及可分離稀疏表示模型，大大簡化了成像建模，提高了成像效率，與此同時，通過將圖像域的全變差變化引入到成像建模中，提升了前視成像的解析度，通過幾年的研究，課題組在空域成像建模，基於稀疏表示的成像質量提升及成像效率提升等方面獲得了諸多研究成果，發表論文多篇，申請並授權專利多項，本課題所開展的工作已經經過GPU並行平台論證，本課題方案的提出給後續前視成像的工程化研究提供了有力的技術保障和理論基礎。
