● 摘要
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）有着广泛的应用，同时合成孔径雷达原始数据的数据量也是非常高的，对于存储和传输是一个巨大的挑战．近年来，新的信号处理方式压缩传感突破了香农-奈奎斯特采样定理，将采样和压缩合并，以远低于奈奎斯特频率的采样率，通过求解最优化问题准确重构原信号．压缩传感理论有望解决合成孔径雷达的高数据率存储和传输问题．本文通过分析SAR回波数据及场景特性，提出小波包最优基算法，该算法利用小波包分解将同类场景的SAR图像进行“训练”获得小波包库中最能稀疏表示SAR场景的正交基，简称为小波包最优基．将小波包最优基作为SAR场景的稀疏表示基．将回波数据作为观测值，用SAR发射的Chirp信号与小波包最优基构造测量矩阵，通过正交匹配追踪算法从观测值和测量矩阵中恢复场景图像．本文通过对SAR场景进行回波仿真，分别用距离多普勒算法（传统的雷达成像算法）、基于小波基的压缩传感算法、基于小波包最优基的压缩传感算法进行仿真成像，并比较成像结果．结果显示基于压缩传感的成像结果好于距离多普勒算法．在降采样情况下，基于小波包最优基的压缩传感算法成像结果略好于基于小波基的压缩传感算法．
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