导读:本文包含了运动目标成像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:孔径,目标,稀疏,多普勒,算法,效应,图像。
运动目标成像论文文献综述
孙延鹏,陈莉,屈乐乐[1]（2019）在《墙体参数模糊下穿墙雷达运动目标成像》一文中研究指出针对墙参数模糊条件下运动目标成像速度慢、墙参数重建精度差等问题,提出了一种改进拟牛顿-粒子群优化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGSPSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解决了传统拟牛顿算法和粒子群算法计算速度慢、误差较大等问题。该算法与块正交匹配追踪(Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP)算法相结合不仅可以精确重建边墙位置,还能够准确地重建多径效应环境中的运动目标和静止目标,算法的计算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真结果和数据分析验证了所提方法的性能。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年11期）
杨磊,岳云泽,李埔丞,章涛,杨桓[2]（2019）在《多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示》一文中研究指出为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显着地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典;然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估;最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法实现合成孔径雷达地面运动目标成像的稀疏表示,同时对可能存在的目标高阶运动和载机运动误差造成的相位失调进行校正,以保证运动目标雷达图像的聚焦性能。仿真及实测数据的处理结果验证了应用该方法可以显着地提升多目标成像响应动态范围,相比传统方法具有明显的优越性。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年05期）
王伟,胡子英,岳佳男[3]（2019）在《高效的MIMO雷达运动目标叁维成像方法》一文中研究指出利用压缩感知实现运动目标的稀疏成像时,运动引起的多普勒频移会增加模型维度,改变回波的中心频率,并影响测量矩阵的互相干特性。为了改善MIMO雷达对运动目标的叁维成像性能,提出了一种高效的成像方法,在各维分别搜索目标的分布信息,并由该信息作为索引重构新的低维测量矩阵,借此缩小目标区域范围,同时基于测量矩阵的互相干性,应用贝叶斯方法实现多普勒维度投影矩阵的优化,降低多普勒频率采样带来的强相干性,实现高效稀疏成像。仿真结果表明,所提方法可以明显地提升运算效率,具有高效精确的成像性能。(本文来源于《通信学报》期刊2019年07期）
陈雪飞[4]（2019）在《复杂运动舰船目标叁维InISAR成像算法研究》一文中研究指出舰船目标因自身具有体积大和运动复杂的特点,使得采用干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像技术来对其进行叁维成像时,雷达接收的目标回波信号在成像时间内变化较为复杂,传统的成像算法对完整孔径回波和稀疏孔径回波两种情况下的舰船目标叁维InISAR成像并不适用。因此,本文根据舰船目标回波信号所具有的特点,结合叁维InISAR成像算法,分别采用时频分析技术和压缩感知(CS)技术提出了相应的有效算法来实现完整孔径和稀疏孔径回波下舰船目标的叁维InISAR成像。本文首先对复杂运动舰船目标在叁维成像系统中的回波信号具体形式开展了详细的数学推导;为了提取回波信号中与成像有关的部分,本文分析了叁维InISAR成像中各个雷达接收回波的运动补偿和图像配准问题。根据一般目标的叁维成像原理,文中阐述了复杂运动舰船目标InISAR叁维成像的基本理论。进而,本文推导了长成像积累时间内舰船目标回波信号经运动补偿和图像配准后的具体形式,并分别提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和联合互Smethod算法的舰船目标叁维InISAR成像技术。然后,针对实际雷达接收回波会存在一定的随机缺失采样(RMS)和块缺失采样(GMS)的情况,本文研究了适用于稀疏孔径回波的运动补偿算法,包括基于全局平均一维距离像熵最小的包络对齐算法和最小熵相位校正算法、快速最小熵相位校正算法和特征向量相位校正算法;同时,本文采用联合最小熵相位校正算法来实现稀疏孔径回波的图像配准;并提出了舰船目标在成像时间内近似平稳运动时的稀疏孔径叁维InISAR成像算法。最后,针对块缺失回波是由几个短孔径回波数据块拼接而成的情况,本文先对单孔径回波进行讨论。当雷达接收短孔径回波时,目标的成像积累时间较短,本文结合贝叶斯类压缩感知技术,提出了基于对数拉普拉斯先验的贝叶斯算法和变分贝叶斯算法的短孔径回波舰船目标叁维InISAR成像技术;针对随机缺失和块缺失的长成像时间内的回波,本文先用梯度下降算法来对缺失回波进行稀疏重构,再结合参数估计算法来完成对稀疏孔径下舰船目标的叁维InISAR成像。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
贺雪莉,王晨沁,毛新华[5]（2019）在《半盲二维自聚焦SAR运动目标成像方法》一文中研究指出在SAR对动目标成像时,由于目标运动的不确定性,针对静止目标的成像算法处理不能完全补偿由于目标运动引入的额外距离徙动(RCM)和方位相位误差(APE),因此,在SAR图像中,运动目标会出现二维散焦。已有方法都是针对残留距离徙动和方位相位误差分别进行估计和补偿,其补偿精度和计算效率还有待进一步改进。通过分析运动目标在SAR图像中的残留相位误差结构,提出一种针对运动目标散焦的二维自聚焦算法。新方法只需直接估计方位一维相位误差,然后利用先验的二维相位误差内部结构信息,将一维相位误差映射得到二维相位误差,从而实现精确的二维相位补偿。通过仿真实验验证了该方法在计算效率和估计精度上具有更明显的优势。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2019年02期）
王博,朱云龙,高超群,吴世玉[6]（2019）在《GNSS-R双基SAR运动目标成像技术探讨》一文中研究指出针对GNSS-R双基SAR对运动目标成像时易发生散焦、位置偏移的问题,提出一种基于频域滤波的运动目标成像方法:建立基于GNSS信号源动、静目标成像的几何模型,分析不同运动状态下目标回波信号的多普勒特性;根据运动目标和静止目标回波信号频谱的差异,利用频域滤波法分离出运动目标回波,并用后向投影成像算法将运动目标聚焦在时域图像中。最后仿真分析机载接收机模式下对动目标的成像效果,结果表明通过该方法处理目标回波信号后,GNSS-R双基SAR可以实现动目标的有效检测与成像。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年01期）
顾福飞,罗迎,陈怡君,张群[7]（2018）在《基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术》一文中研究指出稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改善成像质量。文中首先从ISAR回波数据出发,建立了基于稀疏处理的ISAR成像模型,并给出实验处理结果;然后,针对稀疏ISAR成像中存在的对目标和环境的自适应能力不强、工作效率不高等问题,提出将稀疏ISAR成像与认知雷达相结合,构建了认知稀疏ISAR成像框图,并给出了两种认知稀疏ISAR成像策略,能够有效减少成像所需数据量,提高雷达利用效率;最后,利用实验数据验证了所提模型的有效性。(本文来源于《现代雷达》期刊2018年11期）
贾辉,罗秀娟,张羽,兰富洋,刘辉[8]（2018）在《透过散射介质对直线运动目标的全光成像及追踪技术》一文中研究指出光散射是限制光传输以及降低和破坏光学成像性能的主要因素,透过复杂散射介质对运动目标的全光成像是光学领域极具挑战性的技术之一.本文提出一种利用散斑差值自相关透过散射介质对运动目标进行实时追踪的方法.采用赝热光照明,基于光学记忆效应理论,通过对运动目标采集的两帧散斑做差值,然后做自相关运算,计算目标移动的距离,实现对目标的实时追踪,并且利用相位恢复算法进行简单处理就可以重建隐藏目标.对该方法进行了实验验证,成功地对隐藏的运动目标实现了成像与追踪.这种透过散射介质对运动目标的全光成像及实时追踪技术,在生物医学等领域具有重要应用潜力.(本文来源于《物理学报》期刊2018年22期）
张静克,汪亚,戚宗锋,曾勇虎,汪连栋[9]（2018）在《多通道SAR-GMTI虚假运动目标成像特性分析》一文中研究指出基于叁通道SAR-GMTI系统,研究了单干扰机生成的虚假运动目标的速度和定位特性。首先,建立虚假运动目标在叁通道SAR-GMTI中的信号模型,然后利用叁通道对消干涉处理推导虚假运动目标的幅度和干涉相位,在此基础上分析其估计径向速度和定位后方位向位置。研究表明,单干扰机生成的虚假静止/运动目标均会被检测为运动目标,估计干涉相位由设定径向速度和方位向位置共同决定,导致估计径向速度与设定值不一致,定位后方位向位置由估计干涉相位的缠绕周期决定。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2018年05期）
王博,朱云龙[10]（2018）在《GPS L1反射信号运动目标成像技术研究》一文中研究指出研究了基于GPS L1信号的双基SAR运动目标成像技术,分析了导航信号双基SAR成像方法对运动目标成像时出现的问题,提出了一种基于频域滤波的运动目标成像方法,结果表明这种方法可以实现对运动目标的正确成像。重点对机载接收机场景下的几何模型、目标回波特性进行了理论分析,仿真得到运动目标的成像结果,对GPS L1信号的分辨率进行理论分析并对成像结果进行验证。(本文来源于《第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》期刊2018-10-19）
运动目标成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显着地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典;然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估;最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法实现合成孔径雷达地面运动目标成像的稀疏表示,同时对可能存在的目标高阶运动和载机运动误差造成的相位失调进行校正,以保证运动目标雷达图像的聚焦性能。仿真及实测数据的处理结果验证了应用该方法可以显着地提升多目标成像响应动态范围,相比传统方法具有明显的优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动目标成像论文参考文献
[1].孙延鹏,陈莉,屈乐乐.墙体参数模糊下穿墙雷达运动目标成像[J].电讯技术.2019
[2].杨磊,岳云泽,李埔丞,章涛,杨桓.多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示[J].西安电子科技大学学报.2019
[3].王伟,胡子英,岳佳男.高效的MIMO雷达运动目标叁维成像方法[J].通信学报.2019
[4].陈雪飞.复杂运动舰船目标叁维InISAR成像算法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[5].贺雪莉,王晨沁,毛新华.半盲二维自聚焦SAR运动目标成像方法[J].雷达科学与技术.2019
[6].王博,朱云龙,高超群,吴世玉.GNSS-R双基SAR运动目标成像技术探讨[J].导航定位学报.2019
[7].顾福飞,罗迎,陈怡君,张群.基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术[J].现代雷达.2018
[8].贾辉,罗秀娟,张羽,兰富洋,刘辉.透过散射介质对直线运动目标的全光成像及追踪技术[J].物理学报.2018
[9].张静克,汪亚,戚宗锋,曾勇虎,汪连栋.多通道SAR-GMTI虚假运动目标成像特性分析[J].航天电子对抗.2018
[10].王博,朱云龙.GPSL1反射信号运动目标成像技术研究[C].第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.2018
论文知识图
