《基於結構化壓縮感知的穿牆雷達成像技術研究》是依託瀋陽航空航天大學，由屈樂樂擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於結構化壓縮感知的穿牆雷達成像技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：屈樂樂
- 依託單位：瀋陽航空航天大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
穿牆雷達成像技術在城市巷戰、災害救援等領域都有廣闊的套用前景，近年來成為雷達領域的一個研究熱點。基於壓縮感知的穿牆雷達成像技術可以減小系統數據採集量，實現對牆後目標的高解析度成像。但傳統壓縮感知穿牆雷達成像技術大都採用單測量向量模型，成像性能提高有限，同時敏感於目標散射模型、測量噪聲和人工參數的設定。針對上述問題，本項目將結構化壓縮感知理論與穿牆雷達成像技術相結合，研究穿牆雷達回波信號的結構化稀疏表示方法以建立更加合理準確的結構化稀疏微波成像模型；研究穿牆雷達結構化稀疏採樣方案，進一步降低系統數據採集量；研究準確穩健高效的穿牆雷達結構化稀疏成像重建算法，提高成像重建結果的精度和解析度。本項目的研究成果對穿牆雷達的理論研究和工程實現具有重要意義，同時也是對稀疏信號模型與恢復算法的創新，具有重要的學術價值和廣闊的套用前景。
結題摘要
基於結構化壓縮感知的穿牆雷達成像技術利用結構化稀疏先驗信息，不僅可以有效減小系統數據採集量，而且能夠進一步提高成像準確性和成像質量。本項目把結構化壓縮感知理論引入到穿牆雷達成像重建領域，探索建立更加合理準確的穿牆雷達結構化稀疏微波成像模型，開發準確穩健高效的穿牆雷達結構化稀疏成像重建算法，進一步提高成像結果的準確性和魯棒性。經過一年的研究，取得了以下主要成果： (1)針對牆雜波與成像空間分別具有低秩性和稀疏性的特點，提出了一種基於低秩稀疏約束的穿牆雷達成像方法。所提成像方法通過奇異值軟閾值法和L1範數最小化技術進行疊代求解低秩稀疏約束最佳化問題，實現在牆體強反射波存在的探測環境中基於壓縮感知框架對牆後隱蔽目標的準確成像重建。 (2)提出了一種高效準確的穿牆雷達稀疏成像重建方法，所提成像方法將譜投影梯度L1範數最小化算法和非均勻傅立葉變換技術兩者相結合實現成像重建。由於成像重建過程中利用譜投影梯度L1範數最小化算法的函式化操作和非均勻傅立葉變換的計算效率，故所提成像方法可以降低對計算機記憶體的需求，同時降低計算複雜度，適用於大規模高解析度穿牆雷達成像場合。 (3)提出了一種基於組稀疏基追蹤去噪的極化穿牆雷達成像方法。利用各極化通道對應場景反射率向量的聯合稀疏性將極化穿牆雷達成像問題轉化為組稀疏基追蹤去噪問題，採用譜投影梯度L1範數最小化算法求解組稀疏基追蹤去噪問題實現成像重建,成像過程中採用非均勻快速傅立葉變換技術實現正向函式和伴隨函式運算元的計算，避免了對字典矩陣各個元素的計算和存貯，可以顯著地減少成像過程中對計算機記憶體的需求，同時能夠提高成像重建的質量，適用於大規模高解析度極化穿牆雷達成像場合。 (4)提出了多徑效應環境下基於擬牛頓法和塊稀疏重建的穿牆雷達成像方法。將邊牆位置和目標重建表示成一個聯合最佳化問題，通過非線性最佳化算法和塊稀疏重建算法求解聯合最佳化問題，進而實現對牆體參數估計和目標成像重建。所提成像方法不僅實現對牆體參數的準確估計，而且得到準確高解析度的成像重建結果，進而同時完成了牆體參數估計和成像重建兩個任務。 本項目的研究豐富了穿牆雷達系統的成像數據處理手段，對於結構化壓縮感知在穿牆雷達成像工程套用領域具有一定指導意義。
