用于并行压缩感知成像系统的观测矩阵优化算法

压缩感知理论为遥感空间超分辨技术提供了一种新的实现方式。其中观测矩阵决定着压缩感知的采样规则,设计和优化观测矩阵对于保证信号的重构品质具有重要意义。文章在并行压缩感知成像系统的基础上,提出了一种基于列独立性和互相关性的观测矩阵优化算法。算法通过正交三角分解增强观测矩阵的列向量独立性,再通过特征值分解和等角紧框架约束来降低观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性。同时,文章还提出了一种基于阈值分割的优化方法,将观测矩阵转化为便于硬件实现的二值矩阵,在降低了硬件加工难度的同时,进一步增强了观测矩阵的效果,提高了优化算法的实用性。仿真实验证明,文章提出的优化算法相较于传统优化算法在峰值信噪比方面提升1～2 dB,具有更好地优化效果。     

基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法

合成孔径激光雷达是一种主动式有源激光成像雷达,它具有远高于微波合成孔径雷达的成像分辨率,能够实现对远距离目标的精细成像。由于激光信号的带宽极大,普通的硬件设备难以满足奈奎斯特采样定理的要求。提出一种基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法,该方法利用光外差方法探测回波信号,在此基础上通过对外差信号进行随机采样提取信号中的有效信息,使用正交匹配追踪算法实现对目标高分辨距离像图像的重构,最后结合频率变标算法得到目标的高分辨二维图像。仿真结果表明运用新算法对合成孔径激光雷达的回波信号进行采样,能使用远低于奈奎斯特定理所规定的采样率完成信号采样,并有效压低信号旁瓣,实现对目标的超高分辨成像。
     

基于半张量积压缩感知的形变数据重构在航天器结构健康监测中的应用

针对航天器结构健康监测(structural health monitoring, SHM)面临的数据传输和存储量过大问题,提出一种基于半张量积压缩感知(semi-tensor product compressed sensing, STP-CS)的形变数据重构方法。该方法基于形变数据的稀疏性,利用降维的随机高斯矩阵对形变数据进行压缩采样。为了验证该方案的可行性,实验研究了不同的观测矩阵维数与重构性能的关系。结果表明:采用该方法对形变信号进行随机采样,当观测矩阵存储空间减少到传统压缩感知(compressed sensing, CS)的1/64,仍能实现较高精度的重构,有效节省了观测矩阵的储存空间;此外,重构时间也随着观测矩阵维数的降低逐渐缩短。因此,该方法为解决航天器SHM面临的数据传输和存储挑战提供了新的解决思路。     

基于压缩感知的单通道多频带信号感知技术

压缩感知理论突破了传统Nyquist采样定理的限制,成为近年来研究的热点。传统的压缩采样系统均采用多通道结构,在频率支集未知的情况下能够显著降低采样频率,但是此系统硬件复杂,对通道间的幅相一致性要求较高,系统的稳健性差。提出了一种基于周期非均匀采样的多频带信号感知技术,它是一种基于单通道结构的压缩采样系统,重点解决了传统方法实现时硬件复杂度高、设备要求高的问题。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

光学遥感压缩成像技术

基于Shannon采样定理的传统信息获取系统在高空间、时间和谱分辨率及系统其它性能上存在难以突破的瓶颈,压缩采样理论为提升航天遥感信息获取能力提供了新的思路。基于压缩采样理论的成像技术（压缩成像）将采样、压缩和数据处理3个过程完美的结合在一起,避免了传统遥感成像系统“先采样再压缩”方式带来的传感器和计算资源浪费,是未来光学遥感极具潜力的成像方式。文章在简要介绍压缩采样基本理论的基础上,总结和分析了国际上目前提出的光学压缩成像系统原型,设计开展了3组压缩成像物理实验,特别结合航天遥感需求设计了推扫式压缩成像方案,实验结果验证了压缩采样的基本原理,并为未来光学遥感压缩成像系统的设计提供了借鉴。     

一种面向二维观测模型的压缩感知重构算法

针对目前二维信号压缩感知重构时,常采用的一维化手段效率低、重构性能有待提高等缺陷,基于二维观测模型,提出一种新的压缩感知重构方法,并证明了其有效性。算法通过两个独立感知矩阵对二维信号的行列同时进行压缩感知,并考察信号的整体重构,缓解了传统算法引入的重构人为效应以及问题规模扩张带来的重构压力。理论分析和实验表明,新算法成功重构概率、重构信噪比等性能优于现有典型二维信号重构方法,且其运算复杂度较之一维化方法有所降低。     

基于Hankel矩阵填充的稀疏孔径ISAR成像

在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题,在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法,可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先,建立ISAR稀疏孔径成像信号模型,根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次,通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质,作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后,通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法,可以避免过完备基的假设,有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

双极性压缩观测光谱成像技术研究

压缩传感突破了 Nyquist-Shannon 采样定理的限制,从随机观测的少量测量值中即可高精度地获取图像,给成像设备的设计带来了巨大变革。压缩传感理论证明可以通过重构恢复获得比焦平面阵列分辨率更高的场景图像。尽管在理论上存在巨大优越性,压缩传感成像系统的物理实现需要考虑一些实际问题。文章围绕压缩传感成像设备进行了研究,提出了一种物理可实现的压缩成像方法,该方法利用双通道观测架构实现压缩成像中的双极性观测,解决了压缩成像理论与实际物理约束不一致的问题。采用多路技术和多膜技术实现大视场观测与多次视场观测,该方法可以单次曝光获取充足的观测值来高精度重构原图像。压缩光谱成像数值仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

卫星运动对压缩编码孔径光谱成像的影响

用于遥感光谱成像的光谱成像仪普遍存在信息获取慢、光子收集效率低、信噪比低或焦平面阵列大等问题,另外数据立方体庞大的数据量给数据传输造成了极大压力。为了从根本上解决这些问题,文章提出将压缩编码孔径应用于遥感光谱成像中,即压缩编码孔径遥感光谱成像。文章对卫星平台的俯仰、侧滚和偏航运动进行建模,然后利用此模型对成像过程进行仿真和重建,提高了成像品质。由于运动模型以及压缩编码孔径成像技术的引入,使得遥感光谱图像的压缩在成像过程中完成,从而大大提高了传统焦平面阵列的利用率,减小了数据传输的压力,减小了成像光谱仪的体积、质量与成本。     

一种最大压缩误差可控的高光谱图像压缩算法

提出了一种可以实时控制压缩误差的高光谱图像有损压缩算法。该算法对高光谱 图像矩阵进行奇异值分解得到奇异值矩阵和奇异向量矩阵;用部分奇异值及其对应的奇异向 量重构图像;根据测量系统精度要求确定量化因子并对重构图像与原始图像间的光谱误差进 行量化;采用预测编码和算术编码对用于图像重构的奇异值及其对应奇异向量进行无损压缩 ;设计了非零值编码算法完成对重构误差的无损压缩。对Luna Lake和Low Altitude图像的 仿真结果为：最大相对误差分别控制在0.44％和0.33％时,压缩比为41.5:1和24.6:1, 信噪比为 50.4 dB 和47.8 dB。
     

稀疏信号重构的迭代平滑 l0 范数最小化算法

压缩感知理论 (Compressed Sensing, CS) 是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对稀疏信号的重构问题,提出了迭代平滑l0 范数最小化算法。该算法首先利用上次迭代得到的稀疏解估计部份支撑集I,然后建立并求解基于支撑集I的平滑l0 范数最小化问题,最后对以上两步迭代少数几次得到稀疏解。数值仿真表明,本文所提出的算法重构信号需要测量值数少于已有的算法,且计算速度较快。     

基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.     

基于SPIHT算法的遥感图像高速实现方案

基于小波变换的SPIHT图像压缩方案是目前公认性能较好的一种实用高性能图像压缩编码算法，但原始SPIHT算法链表式编码限制了其在高速处理中的应用。本文提出了一种改进的SPIHT压缩编码算法，在确保恢复图像质量与原始算法基本上相当的基础上，改进算法可以采用并行流水结构实现，有利于高速处理中的应用，为该算法在遥感图像中的应用提供了理论依据和工程基础。     

多重闪烁干扰下高精度卫星导航算法研究

传统卫星导航抗干扰高精度算法只适用于处理平稳的干扰信号,难以适应无序脉冲组成的多重闪烁干扰环境。本文基于干扰协方差矩阵重建思想,提出一种新的适用于多重闪烁干扰环境下的卫星导航高精度抗干扰算法并进行仿真对比分析。通过压缩感知完成单采样点干扰测向,使用干扰噪声矩阵重建理论构造协方差矩阵,使用自适应波束约束算法实现单采样点天线阵列波束赋形,最终实现在干扰方向形成固定零陷,在卫星方向形成波束指向。与传统波束约束高精度抗干扰算法相比,该算法可以实现单采样点抗干扰权值计算,适用于快时变多重闪烁干扰环境。仿真结果证明：该算法可以在有效滤除多重闪烁干扰信号的同时在卫星导航信号方向维持波束指向,保障卫星导航信号观测精度,满足高精度卫星导航需求。     

基于DPCA算法的星载多通道TOPSAR成像方法

方位向DPCA多通道技术能够提高星载TOPSAR模式的方位分辨率,但TOPSAR回波信号的场景多普勒频谱混叠和方位非均匀采样给多通道TOPSAR成像带来了困难。针对这个问题,提出了一种基于DPCA算法的星载多通道TOPSAR成像方法。该方法通过调整方位向发射/接收子孔径的等效相位中心位置,使等效相位中心分布基本满足均匀采样的要求,同时利用复制拼接的方法解决了TOPSAR多普勒频谱混叠问题,最后利用改进的SPECAN算法完成聚焦成像。该成像方法避免了方位向多通道非均匀采样信号的重构操作,同时复制拼接操作和改进的SPECAN算法避免了方位向数据分块操作和方位时域的扩展。点目标和分布目标的仿真结果验证了提出的成像方法。     

空间光学遥感器的主镜展开机构

采用分块可展开成像系统是空间光学遥感器实现大口径甚高分辨率的有效途径,主镜展开机构是分块可展开成像系统的关键部分之一。对空间光学遥感器主镜展开机构进行了大致分类,分析了几种典型主镜展开机构的组成、工作原理和特点。从结构形式、驱动方式、展开/锁定机构和理论研究等方面阐述了主镜展开机构的发展趋势,分析了国内发展主镜展开机构的主要技术难点,提出了这些技术难点的解决思路。     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

大口径甚高分辨率空间光学遥感器技术途径探讨

增长焦距、加大口径是提高空间光学遥感器空间分辨率的主要手段,但焦距和口径的增大意味着遥感器体积、研制难度和制造成本的骤增。要达到可见光甚高分辨率,采用传统的设计思想和制造工艺已无法实现,更何况体积和质量巨大也难以发射。本文介绍和分析了几种解决大口径系统的方案,包括:分块可展开成像系统、稀疏孔径系统和干涉成像系统。     

星载SAR成像处理系统中多线程矩阵转置的设计和实现

矩阵转置被广泛地应用在星载合成孔径雷达的地面成像处理中,由于对原始回波数据快速成像的需求,根据现有共享内存系统的特点,提出利用多线程矩阵转置的并行处理方法。在Linux环境下,利用基于Pthread的线程调度方法和封装类,在研究和分析矩阵转置的几种处理方法的基础上,设计和实现多线程矩阵转置。通过在HP Proliant DL580平台上的实验证明,多线程矩阵转置与传统的矩阵转置相比,能充分利用处理器的资源,具有良好的并行扩展性,有利于进行快速成像处理。