壓縮感知理論是近年來信號處理領域的一項重大革新和突破，而雷達成像正是壓縮感知理論的重要套用方向之一。《壓縮感知雷達成像》介紹了壓縮感知雷達成像的基本概念，建立了雷達成像的統一數學框架。在該框架下分析了壓縮感知雷達成像方法與傳統雷達成像方法，並解釋了它們之間的內在聯繫，目的是為讀者提供一個關於雷達成像理論與方法的系統而清晰的概念。本書還介紹了壓縮感知雷達成像方法在實際套用中所面臨的挑戰以及初步的解決方法，包括信號形式、重建運算量和雜波的影響，模型誤差補償以及分散式場景的稀疏表示。
基本介紹
- 書名：壓縮感知雷達成像
- 作者：黃曉濤;楊俊剛;金添
- 出版社：科學出版社
- 頁數：160頁
- 開本：5
- 外文名：Compressed Sensing Radar Lmaging
- 類型：科技
- 出版日期：2014年9月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030418336
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《壓縮感知雷達成像》適合套用數學和信號處理領域相關研究方向的高校教師、科研人員使用，也可作為相關專業的高年級本科生和研究生的教材或參考書。
圖書目錄
前言
第1章壓縮感知雷達成像的研究背景
1.1研究背景和意義
1.1.1雷達成像理論與方法的發展歷程
1.1.2壓縮感知雷達成像方法的意義
1.2壓縮感知雷達成像的研究現狀
1.3壓縮感知雷達成像的難點與挑戰
1.4本書內容安排
第2章雷達成像的統一數學模型
2.1雷達成像的觀測模型
2.2雷達成像方法的統一推導
2.2.1匹配濾波類方法
2.2.2正則化方法
2.2.3壓縮感知方法
2.3利用稀疏信息的正則化方法
2.3.1目標稀疏特性
2.3.2準確重建的條件
2.3.3重建算法
2.3.4模型誤差的影響
2.4本章小結
第3章基於壓縮感知的隨機頻率SAR成像
3.1步進頻率SAR成像
3.1.1步進頻率波形
3.1.2成像幾何與脈衝串內距離差
3.1.3脈衝串內距離差補償
3.1.4步進頻率信號Stolt插值
3.1.5步進頻率SAR成像處理流程
3.2步進頻率SAR系統參數制約
3.3壓縮感知隨機頻率SAR成像
3.3.1離散頻率信號SAR觀測模型
3.3.2壓縮感知成像方案
3.3.3目標重建算法
3.4仿真和實測數據結果
3.4.1步進頻率SAR仿真結果
3.4.2步進頻率SAR實測數據結果
3.4.3壓縮感知隨機頻率SAR仿真結果
3.4.4壓縮感知隨機頻率SAR實測數據結果
3.5本章小結
第4章壓縮感知SAR分段快速重建方法
4.1壓縮感知SAR成像模型
4.1.1SAR成像模型
4.1.2壓縮感知成像模型
4.2分段重建方法
4.2.1距離像重建
4.2.2距離像分割
4.2.3子段場景重建
4.2.4子段場景拼接
4.3參數分析
4.3.1準確重建的條件
4.3.2重建運算量
4.3.3所需存儲空間
4.4仿真和實測數據結果
4.4.1點目標仿真
4.4.2SAR圖像仿真
4.4.3實測數據結果
4.5本章小結
第5章雜波環境下稀疏MIMO陣列前視GPR成像
5.1MIMO陣列步進頻率GPR
5.1.1MIMO陣列
5.1.2步進頻率波形
5.1.3MIMO陣列步進頻率GPR成像模型
5.2稀疏MIMO陣列和稀疏頻率GPR成像
5.2.1基於壓縮感知的GPR成像方法
5.2.2準確重建的條件
5.2.3場景格線密度選擇
5.3重建區域外的雜波抑制
5.3.1方位雜波抑制
5.3.2近距雜波抑制
5.4雜波環境下的正則化參數選擇
5.5仿真和實測數據結果
5.5.1仿真結果
5.5.2角反射器實測數據結果
5.5.3淺埋地雷實測數據結果
5.6本章小結
第6章壓縮感知雷達成像觀測位置誤差補償
6.1包含觀測位置誤差的雷達成像模型
6.1.1雷達成像幾何模型
6.1.2信號模型
6.2結合觀測位置誤差估計的壓縮感知成像方法
6.2.1目標重建
6.2.2觀測位置誤差估計
6.2.3計算複雜度和收斂性分析
6.3仿真和實測數據結果
6.3.1仿真結果
6.3.2步進頻率雷達軌道實驗結果
6.3.3機載SAR實驗結果
6.4本章小結
第7章基於幅度稀疏表示的正則化雷達成像方法
7.1SAR成像模型
7.2已有的幅度稀疏表示重建方法
7.3改進的幅度稀疏表示重建方法
7.3.1幅度的實值約束
7.3.2利用部分基的稀疏表示方法
7.3.3改進方法的框架和具體求解方法
7.3.4二維稀疏表示結構
7.3.5計算複雜度和參數分析
7.4仿真和實測數據結果
7.4.1一維成像仿真
7.4.2二維成像仿真
7.4.3實測數據結果
7.5本章小結
參考文獻
附錄A由二維匹配濾波推導後向投影算法
附錄B由二維匹配濾波推導ω算法
附錄C步進頻率波形距離差補償項推導
附錄D數據誤差關於距離的導數
彩圖
第1章壓縮感知雷達成像的研究背景
1.1研究背景和意義
1.1.1雷達成像理論與方法的發展歷程
1.1.2壓縮感知雷達成像方法的意義
1.2壓縮感知雷達成像的研究現狀
1.3壓縮感知雷達成像的難點與挑戰
1.4本書內容安排
第2章雷達成像的統一數學模型
2.1雷達成像的觀測模型
2.2雷達成像方法的統一推導
2.2.1匹配濾波類方法
2.2.2正則化方法
2.2.3壓縮感知方法
2.3利用稀疏信息的正則化方法
2.3.1目標稀疏特性
2.3.2準確重建的條件
2.3.3重建算法
2.3.4模型誤差的影響
2.4本章小結
第3章基於壓縮感知的隨機頻率SAR成像
3.1步進頻率SAR成像
3.1.1步進頻率波形
3.1.2成像幾何與脈衝串內距離差
3.1.3脈衝串內距離差補償
3.1.4步進頻率信號Stolt插值
3.1.5步進頻率SAR成像處理流程
3.2步進頻率SAR系統參數制約
3.3壓縮感知隨機頻率SAR成像
3.3.1離散頻率信號SAR觀測模型
3.3.2壓縮感知成像方案
3.3.3目標重建算法
3.4仿真和實測數據結果
3.4.1步進頻率SAR仿真結果
3.4.2步進頻率SAR實測數據結果
3.4.3壓縮感知隨機頻率SAR仿真結果
3.4.4壓縮感知隨機頻率SAR實測數據結果
3.5本章小結
第4章壓縮感知SAR分段快速重建方法
4.1壓縮感知SAR成像模型
4.1.1SAR成像模型
4.1.2壓縮感知成像模型
4.2分段重建方法
4.2.1距離像重建
4.2.2距離像分割
4.2.3子段場景重建
4.2.4子段場景拼接
4.3參數分析
4.3.1準確重建的條件
4.3.2重建運算量
4.3.3所需存儲空間
4.4仿真和實測數據結果
4.4.1點目標仿真
4.4.2SAR圖像仿真
4.4.3實測數據結果
4.5本章小結
第5章雜波環境下稀疏MIMO陣列前視GPR成像
5.1MIMO陣列步進頻率GPR
5.1.1MIMO陣列
5.1.2步進頻率波形
5.1.3MIMO陣列步進頻率GPR成像模型
5.2稀疏MIMO陣列和稀疏頻率GPR成像
5.2.1基於壓縮感知的GPR成像方法
5.2.2準確重建的條件
5.2.3場景格線密度選擇
5.3重建區域外的雜波抑制
5.3.1方位雜波抑制
5.3.2近距雜波抑制
5.4雜波環境下的正則化參數選擇
5.5仿真和實測數據結果
5.5.1仿真結果
5.5.2角反射器實測數據結果
5.5.3淺埋地雷實測數據結果
5.6本章小結
第6章壓縮感知雷達成像觀測位置誤差補償
6.1包含觀測位置誤差的雷達成像模型
6.1.1雷達成像幾何模型
6.1.2信號模型
6.2結合觀測位置誤差估計的壓縮感知成像方法
6.2.1目標重建
6.2.2觀測位置誤差估計
6.2.3計算複雜度和收斂性分析
6.3仿真和實測數據結果
6.3.1仿真結果
6.3.2步進頻率雷達軌道實驗結果
6.3.3機載SAR實驗結果
6.4本章小結
第7章基於幅度稀疏表示的正則化雷達成像方法
7.1SAR成像模型
7.2已有的幅度稀疏表示重建方法
7.3改進的幅度稀疏表示重建方法
7.3.1幅度的實值約束
7.3.2利用部分基的稀疏表示方法
7.3.3改進方法的框架和具體求解方法
7.3.4二維稀疏表示結構
7.3.5計算複雜度和參數分析
7.4仿真和實測數據結果
7.4.1一維成像仿真
7.4.2二維成像仿真
7.4.3實測數據結果
7.5本章小結
參考文獻
附錄A由二維匹配濾波推導後向投影算法
附錄B由二維匹配濾波推導ω算法
附錄C步進頻率波形距離差補償項推導
附錄D數據誤差關於距離的導數
彩圖
