基于压缩感知(cs)的sar雷达成像,附7个程序

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1、毕业设计（论文）题目：基于压缩感知的SAR成像算法研究学院：信息与电子学院专业：信息工程班级姓名指导教师：摘要压缩感知是近年来出现的一种新颖的理论，该理论指出如果信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的，就可以利用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上，根据这些少量的观测值，通过求解凸优化问题实现信号的精确重构。合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨的成像雷达，它不受气候和昼夜影响，能够全天候、全天时、远距离的进行成像，具有大范围观测、可变视角以及良好的穿透能力等特点，在军用和民用领域有着广泛的应用。随着对雷达图像分辨率的需求不断提高，以香农采样定理为基础的信号处理框架对

2、采样速度和数据处理速度的要求也越来越高，因此给数据存储和传输系统带来了沉重负担。压缩感知理论能够降低数据量，因此对于稀疏场景的SAR成像，可将其与压缩感知相结合，有效的减缓了数据量大所导致的存储压力大的问题。本文介绍了压缩感知的概念与原理以及脉冲压缩的基本原理，研究了合成孔径雷达成像的基本原理，并将其压缩感知相结合。最后进行了仿真实验，实现了基于脉冲压缩的SAR成像和基于压缩感知的SAR成像。关键词：压缩感知；合成孔径雷达成像；脉冲压缩AbstractCompressedSensing(CS)isanoveltheoryinrecentyears.Thetheorysuggeststhati

3、fthesignalissparseorcompressibleinatransformdomain,wecanuseanobservationmatrixwhichisnotrelatedwithtransformationbasistoprojectthehigh-dimensionaltransformedsignaltoalowdimensionalspace.Accordingtothesefewobservations,thesignalcanbeaccuratereconstructedbysolvingaconvexoptimizationproblem.SyntheticA

4、pertureRadar(SAR)isasortofhighresolutionimagingradar．UsingSARwecallobtainradarimagesindependentofalltime，allweather,andlongdistanceconditions，itprovidemulti-bands，huge-rangeobservationandhighresolutionimage．Soithasawideapplicationinthefieldsofmilitaryandcivilian．Withtheincreasingdemandinradarimager

5、esolution,signalprocessingframeworkbasedontheShannonsamplingtheoremhasbecomeincreasinglydemandingthesamplingspeedanddataprocessingspeed,therebybringinggreatdifficultiestostorage,transmission.CStheorycanreducetheamountofdata,soforsparsescene,wecancombineitwithSARimagingtosolvetheproblemofstoringpres

6、surecausedbytheamountofdata.ThisarticledescribestheconceptofCSandpulsecompression,studiesthebasicprinciplesofSARimagingandcombinesitwithCStheory.Finally,thesimulationexperimentisconducttorealizetheSARimagingbasedonpulsecompressionandCStheory.Keywords：CompressiveSensing；SyntheticApertureRadarimaging

7、；PulseCompression目录第1章引言11.1应用背景11.1.1压缩感知简介11.1.2雷达发展简介31.2本文安排6第2章压缩感知理论基本原理82.1压缩感知的基本知识82.2压缩感知的主要原理内容92.2.1信号的稀疏表示112.2.2测量矩阵的设计112.2.3信号的重构算法122.3压缩感知的主要应用12第3章脉冲压缩基本原理153.1雷达工作原理153.2线性调频脉冲信号的特性183.3