【摘 要】
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机载扫描雷达能够获取飞行平台前视区域的图像,在自主着陆、地形规避、海上搜寻、对地攻击等领域具有重要应用价值。但传统实波束雷达图像的方位分辨率往往受限于雷达的作用距离和天线尺寸,通过卷积反演可以实现方位向的超分辨成像。目前,超分辨算法大多是迭代的方式,存在更新复杂,收敛速度慢,处理耗时长,参数设置困难等问题。针对以上问题,本文围绕机载前视扫描雷达非迭代超分辨成像算法展开研究。研究提出了多维纳滤波小波
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机载扫描雷达能够获取飞行平台前视区域的图像,在自主着陆、地形规避、海上搜寻、对地攻击等领域具有重要应用价值。但传统实波束雷达图像的方位分辨率往往受限于雷达的作用距离和天线尺寸,通过卷积反演可以实现方位向的超分辨成像。目前,超分辨算法大多是迭代的方式,存在更新复杂,收敛速度慢,处理耗时长,参数设置困难等问题。针对以上问题,本文围绕机载前视扫描雷达非迭代超分辨成像算法展开研究。研究提出了多维纳滤波小波阈值超分辨成像算法和基于生成对抗网络的超分辨成像算法。主要内容如下:一、根据机载扫描雷达的工作模式,分析了机载扫描雷达的回波信号特征,建立了雷达天线方向图与目标散射系数的卷积模型,分析了模型中天线方向图和噪声对非迭代超分辨算法性能的影响,为后续工作提供理论指导。二、提出了多维纳滤波小波阈值超分辨成像算法,研究了维纳滤波及其改进算法,利用线性扩展理论将超分辨处理转化为多参数的反卷积单元加权和,并通过最小化斯坦因无偏估计求解权值系数,通过小波阈值处理降低噪声敏感,实现了自适应去参数化的前视超分辨成像。同时,该算法具有良好的鲁棒性和场景适应性。三、提出了基于生成对抗网络的超分辨成像算法,搭建了用于超分辨成像的生成器网络和鉴别器网络架构,利用VGGNet-19进行网络预训练,通过引入天线方向图设计网络损失函数,实现了低信噪比下的前视超分辨成像。仿真实验结果表明,本文所提出的算法均能够快速实现机载前视扫描雷达超分辨成像,且具有噪声自适应、去参数化的特点。
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