导读:本文包含了稀疏孔径论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:短脉冲非相参雷达,逆合成孔径成像,稀疏恢复
稀疏孔径论文文献综述
汪海波,黄文华,巴涛,姜悦[1]（2019）在《短脉冲非相参雷达的逆合成孔径成像及其稀疏恢复成像技术》一文中研究指出短脉冲非相参雷达(NCSP)的辐射源输出微波脉冲持续时间短,针对于高速运动目标而言,其脉冲持续时间内的目标运动可忽略不计,对回波信号不需进行专门的脉冲内运动补偿。为了利用短脉冲非相参雷达信号进行逆合成孔径雷达成像,该文应用补偿相参处理的方法,去除辐射信号包络时间不确定性和初始相位的不确定性影响,在常规方法进行包络对齐和初相补偿后可利用距离-多普勒(RD)方法进行逆合成孔径雷达成像,仿真验证了补偿后信号成像的可行性。然而,短脉冲非相参雷达的载频随机抖动的因素会导致距离-多普勒成像结果在多普勒维度产生随机调制的旁瓣,影响成像的质量。利用稀疏恢复技术,在成像空间中对目标的散射中心进行稀疏重构,利用正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏贝叶斯学习(SBL)算法进行成像,从而实现了抑制非相参因素引起的成像旁瓣,改进了成像质量,通过仿真验证了方法可行性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年11期）
郝未倩,梁忠诚,刘肖尧,赵瑞,孔梅梅[2]（2019）在《分形结构稀疏孔径阵列的成像性能》一文中研究指出根据分形的自相似性理论提出一种分形稀疏孔径阵列结构.该阵列是以Golay-3为分形结构单元,按自相似方式扩展构成的一种多层分形阵列结构.采用无量纲约化参数对其结构进行表征,给出光瞳函数和调制传递函数解析表达式.通过数值计算分形结构在不同填充因子和不同外层旋转角下的调制传递函数、实际截止频率和中频特性,比较分析了当孔径数分别为N=3,N=9,N=18阵列的MTF及特性参数.结果表明,当填充因子为0.0952<F≤0.2246d0=1时,其变化对MTF曲线影响较小.外层旋转具有周期性,转角的变化对实际截止频率没有大的影响.当约化孔径参数,填充因子为22.46%时,N=18阵列的中频特性更加平稳,实际截止频率也更高.利用分形自相似性可以在相对保持中频特性的前提下有效地扩展系统孔径.由于采用约化孔径参数,数值计算结果具有标度不变性.(本文来源于《物理学报》期刊2019年19期）
周程灏[3]（2019）在《光学稀疏孔径系统设计与中频信息改善方法研究》一文中研究指出光学稀疏孔径成像就是采用多个小孔径系统组合的方式来等效大孔径光学系统,以提高光学系统的高频性能。光学稀疏孔径成像在有效地提高了系统分辨率的同时,能够解决大孔径光学系统难加工、发射体积大和重量大等问题。但是由于光学稀疏孔径成像系统子孔径分布的离散化和稀疏化,使得系统调制传递函数在中频段显着下降甚至出现缺失现象,这将不可避免的造成图像对比度和图像质量的下降。本文以改善光学稀疏孔径成像系统的成像性能为目标,针对其中频信息提升和补偿的问题,从光学稀疏孔径成像系统的填充因子入手,展开大填充因子和小填充因子两类系统的中频信息提升和补偿的研究。光学稀疏孔径成像系统像差分析及系统设计研究是光学稀疏孔径系统工程化应用的基础。光学稀疏孔径成像系统不同于传统单孔径系统的结构,给光学稀疏孔径成像系统的设计带来了新的问题。对此论文基于波像差理论分析了光学稀疏孔径成像系统子孔径的位置误差和像差容限,接着基于给出的位置误差和像差容限,对两类光学稀疏孔径成像系统的设计方法进行了梳理和分析,给出了两类光学稀疏孔径系统的基本设计流程。最后,基于Zemax光学设计软件设计了两类系统,Zemax仿真分析结果表明,设计的两套系统具有良好的成像质量,从而证明论文给出的系统设计流程的可行性。目前对于光学成像系统信息提升常采用图像复原的方法。然而,针对光学系统点扩散函数的空间变化特性对图像复原提升光学系统信息的影响问题研究较少。针对这一问题,论文首先说明了光学系统的点扩散函数空变特性带来的复原图像中的边缘振铃和虚假纹理的现象,接着指出采用空间变化图像复原方式将会更好的减少边缘振铃和虚假纹理的现象。然后,针对空变与空不变复原方式选择问题,论文定义了光学系统空变特性的度量值空间变化度(Degree of Variance,DOV)。在此基础上,提出了基于光学系统空间变化度的图像复原方式的选择方法,采用大量的仿真实验给出了空间变化度的参考值为0.01,即当系统的空间变化度小于0.01时采用空不变图像复原方式,空间变化度大于0.01时采用空变图像复原方式。最后,给出了光学稀疏孔径系统空间变化成像仿真模型,用于仿真光学稀疏孔径系统的图像和评价系统成像的质量,以及进行图像复原算法的测试。针对大填充因子光学稀疏孔径成像系统中频调制传递函数下降的问题,在前文分析的基础上,提出采用直接空间变化图像复原法提升图像信息的方法。首先分析了空间变化图像复原的基本问题,针对空间变化点扩散函数的采样不足问题,提出了采用主元分析(Principal Components Analysis,PCA)和点插值法(Point Interpolation Method,PIM),获取全视场点扩散函数的方法。在此基础上,给出了基于空间变化图像复原的光学稀疏孔径图像复原算法框架,并将拉普拉斯正则化图像复原算法修改为空间变化图像复原算法。最后,经过数字仿真实验验证了空间变化复原算法相较于空间不变复原算法能够更好的提高图像质量,针对叁种典型图像在20dB时能够将恢复图像的改进信噪比提高10%,在30dB时能够提高12%,在50dB时能够提高17%。针对小填充因子光学稀疏孔径成像系统中频调制传递函数缺失的问题,提出基于单孔径和稀疏孔径光学系统所获图像进行融合的中频信息补偿方法。首先,通过实验证明了中频调制传递函数缺失(即中频信息丢失)机理的正确性,然后依据傅里叶光学原理建立了两套光学系统的中频缺失补偿方案的数学模型。接着提出了采用像素级图像融合方法融合单孔径系统和稀疏孔径系统图像的方法,以获取包含截止频率内所有空间频率的图像。基于两套系统的特点设计了符合系统特点的加权图像融合算法。最后,在数字仿真实验中,以辐射状靶标图像为对象,对两套系统获取的靶标图像进行融合,实验结果直观的表明图像的空间频率得到了很好的补偿,证明了论文提出方法的可行性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
诸洁琪,陈伏虎,孔强[4]（2019）在《一种大孔径直线阵非等间距稀疏布阵方法》一文中研究指出直线阵具有广泛的用途,如拖曳线列阵声纳、部分舷侧阵声纳、岸基声纳等均用到了直线阵的布阵方式。本文提出了一种基于栅瓣抑制的大孔径直线阵稀疏布阵方法,通过对不同稀疏等间距线阵进行组合的方法抑制栅瓣,形成低旁瓣稀疏布阵,经仿真验证,该稀疏布阵方法效果良好,波束宽度和最大旁瓣不变的情况下有效降低阵元数,并提高工作频率上限。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集》期刊2019-05-25）
王成龙,龚文林,邵学辉,韩申生[5]（2019）在《接收数值孔径和粗糙目标尺寸对稀疏限制的鬼成像影响研究》一文中研究指出设计一种针对粗糙表面目标的基于稀疏限制的鬼成像(GISC)实验装置,研究并分析接收系统的数值孔径与粗糙目标尺寸对GISC成像性能的影响。结果表明,粗糙目标的GISC成像质量与接收系统的数值孔径和目标尺寸均呈正相关。本研究可以为GISC装置中接收系统的光路设计提供重要参考。(本文来源于《中国激光》期刊2019年08期）
陈杭,杨健,叶春茂[6]（2019）在《稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计》一文中研究指出逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足,提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程,然后训练通用的神经网络,最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看,所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计,所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果,大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.(本文来源于《电波科学学报》期刊2019年01期）
曾创展,朱卫纲,贾鑫[7]（2019）在《一种稀疏孔径逆合成孔径雷达成像算法》一文中研究指出针对逆合成孔径雷达成像在稀疏孔径条件下存在方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,利用目标二维分布的稀疏性将成像问题转换为多测量向量模型下稀疏信号的重构问题,采用零范数最小均方法并行处理以提高运行效率,使用最优步长公式代替固定步长以避免步长设置不当对收敛速度和性能的影响,并利用平滑零范数法逼近零范数以提高重构精度和抗噪性能。相较于已有算法,新算法能够获得更高质量的目标图像,对噪声鲁棒性强,并且计算量更低。仿真和实测数据的处理结果,验证了该算法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年03期）
曹海峰,张景旭,杨飞,安其昌[8]（2019）在《岭估计在稀疏孔径望远镜主镜姿态控制中的应用》一文中研究指出研究了稀疏孔径镜面硬点与边缘传感器布局对稀疏孔径相对位姿控制精度的影响。利用离散孔径镜面几何特性,建立了一个由7个圆形子孔径组成的主镜模型,并推导了子孔径间相对位姿控制矩阵。鉴于控制矩阵条件数大这一特点,采用广义最小二乘法求解,引入岭估计并给出了控制矩阵误差函数上确界,分析了128种边缘传感器与硬点布局以及几何距离对控制矩阵条件数的影响。仿真结果表明:硬点和边缘传感器的几何布局与系数矩阵存在内在联系;离散孔径相对位姿控制系数矩阵存在严重的复共线现象,法矩阵出现严重病态;硬点布局与改善系数矩阵病态性弱相关;在硬点布局一定时,增大相邻两边缘传感器间距,控制矩阵条件数明显减小。针对控制矩阵病态问题,采用岭估计通过选择合适的岭参数病态特征得到了有效抑制,该方法更能有效利用冗余的边缘传感器结构,实现数据融合并保证测量系统的稳定可靠。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年03期）
朱晓秀,胡文华,郭宝锋[9]（2018）在《基于压缩感知理论的稀疏孔径ISAR成像》一文中研究指出在基于压缩感知理论的逆合成孔径雷达成像过程中,利用正交匹配追踪算法进行信号重构时存在重构精度较低、运算速度较慢的缺点,针对上述问题,提出了一种利用改进正交匹配追踪算法进行信号重构的稀疏孔径高分辨成像方法。首先,构造数据选择矩阵作为测量矩阵模拟回波缺失情况,然后利用稀疏基矩阵对回波信号进行稀疏表示,最后采取一种改进正交匹配追踪算法进行图像重构,相比于正交匹配追踪算法同时提高了运算速度和成像质量。通过仿真实验,在稀疏孔径数据随机缺失的情况下,改变数据缺失率,将该算法与距离-多普勒算法和正交匹配追踪算法的成像结果进行对比,验证了该算法的有效性和优越性。(本文来源于《现代雷达》期刊2018年10期）
庄君明,李龙军[10]（2018）在《共享孔径交错稀疏阵列天线互耦误差建模与校正》一文中研究指出共享孔径交错稀疏阵列天线是实现多功能阵列天线的有效途径。现有的参数化互耦消除方法都是针对均匀阵列天线展开的,其研究的互耦矩阵都是规则的方阵,对共享孔径交错稀疏阵列天线的互耦矩阵模型并不适用。在充分考虑共享孔径交错稀疏阵列天线中子阵内互耦的"稀疏"和"方位依赖"的特殊性后,通过将常规的互耦矩阵扩展表示为"非方"的"增广互耦矩阵"来对交错稀疏阵列天线子阵内和子阵间的耦合效应进行建模,并通过"增广互耦矩阵"的参数化估计最终实现了共享孔径交错稀疏阵列天线互耦误差的建模与校正。仿真结果证实了所提方法的有效性和可行性。(本文来源于《电信科学》期刊2018年09期）
稀疏孔径论文开题报告
（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：
根据分形的自相似性理论提出一种分形稀疏孔径阵列结构.该阵列是以Golay-3为分形结构单元,按自相似方式扩展构成的一种多层分形阵列结构.采用无量纲约化参数对其结构进行表征,给出光瞳函数和调制传递函数解析表达式.通过数值计算分形结构在不同填充因子和不同外层旋转角下的调制传递函数、实际截止频率和中频特性,比较分析了当孔径数分别为N=3,N=9,N=18阵列的MTF及特性参数.结果表明,当填充因子为0.0952<F≤0.2246d0=1时,其变化对MTF曲线影响较小.外层旋转具有周期性,转角的变化对实际截止频率没有大的影响.当约化孔径参数,填充因子为22.46%时,N=18阵列的中频特性更加平稳,实际截止频率也更高.利用分形自相似性可以在相对保持中频特性的前提下有效地扩展系统孔径.由于采用约化孔径参数,数值计算结果具有标度不变性.
（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。
稀疏孔径论文参考文献
[1].汪海波,黄文华,巴涛,姜悦.短脉冲非相参雷达的逆合成孔径成像及其稀疏恢复成像技术[J].电子与信息学报.2019
[2].郝未倩,梁忠诚,刘肖尧,赵瑞,孔梅梅.分形结构稀疏孔径阵列的成像性能[J].物理学报.2019
[3].周程灏.光学稀疏孔径系统设计与中频信息改善方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[4].诸洁琪,陈伏虎,孔强.一种大孔径直线阵非等间距稀疏布阵方法[C].中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集.2019
[5].王成龙,龚文林,邵学辉,韩申生.接收数值孔径和粗糙目标尺寸对稀疏限制的鬼成像影响研究[J].中国激光.2019
[6].陈杭,杨健,叶春茂.稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计[J].电波科学学报.2019
[7].曾创展,朱卫纲,贾鑫.一种稀疏孔径逆合成孔径雷达成像算法[J].西安电子科技大学学报.2019
[8].曹海峰,张景旭,杨飞,安其昌.岭估计在稀疏孔径望远镜主镜姿态控制中的应用[J].红外与激光工程.2019
[9].朱晓秀,胡文华,郭宝锋.基于压缩感知理论的稀疏孔径ISAR成像[J].现代雷达.2018
[10].庄君明,李龙军.共享孔径交错稀疏阵列天线互耦误差建模与校正[J].电信科学.2018