文档介绍：西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。本人签名:日期:导师签名:日期:pressed Sampling,CS)理论是一种新的信息获取与处理的理论框架,已成为信号处理领域的一个新热点。在目标探测和雷达成像等许多应用中,雷达数据都被证明是可压缩的。例如在雷达成像中,雷达目标回波可看作是多个散射中心回波的合成。因此雷达目标回波信号的这种构成特点能够满足压缩采样理论对信号稀疏性的要求;在雷达阵列天线测角中,实际空间感兴趣目标仅占据少量的角度分辨单元,故目标在空域内是稀疏的。正是由于这些数据的可压缩性,使得基于压缩采样理论的稀疏成像与超谱估计成为可能。目前,虽然压缩采样在雷达成像中有了一些应用,但它们仅利用了稀疏性的先验而忽略了其他先验信息。例如,在方位向维数较少的情况下,传统成像算法虽然不能得到较高分辨率的成像结果,但可以作为一种有效的先验信息,如果在成像的过程中加以充分利用,则可以得到更好的成像结果。另外,在求解优化问题的过程中,设计合理的优化算法可以在保持目标特性的前提下有效地对杂波进行抑制,从而改善成像的质量。传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法的分辨率取决于天线单元的个数,而在天线单元个数较小的情况下采用传统的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法很难得到分辨率较高的DOA估计结果。然而在压缩采样框架下,当天线单元数较少时通过先验信息来构造稀疏基并通过合理的优化算法进行求解,仍然能够得到分辨率较高的DOA估计结果。本文所做主要工作如下:(1)研究了基于视觉显著图的加权方法,提出一种基于加权L1优化与视觉显著图的SAR(Synthetic Aperture Radar)稀疏成像方法。该方法首先利用先验图像的视觉显著图区分出目标区域和背景区域,然后通过在重构过程中对目标区域和背景加不同的权值来充分利用先验图像中的先验信息。从而得到更好的成像结果,不仅能更好地保留目标中的特征,而且能使背景部分更平滑。(2)研究了凸集投影(Projections Onto Convex Sets, POCS)和TV(Total Variation)正则,提出一种基于凸集投影和TV正则的SAR稀疏成像算法。首先给出初始解,然后结合凸集投影和TV正则,通过一种迭代更新交替求解的方法,得到成像结果。通过凸集投影求解重构问题,能够得到更准确的结果。另外,利用TV正则化模型能够有效的抑制虚假的高频噪声并较好的保护目标部分,而且迭代过程也能够有效地对目标部分进行补偿,因此可以进一步提高图像的重构质量。(3)研究了基于压缩采样理论的DOA估计问题,提出一种基于正则MFOCUSS(Multiple FOCal UnderdeterminedSystem Solver)算法的DOA估计算法。在天线单II摘要元较少情况下,相比于传统MUSIC算法取得了较高的分辨率。另外,由于正则项的引入和自适应参数p使算法获得了更好的抗噪性能,解的精度也有所提高。本文的工作得到了973国家重点基础研究发展计划(2013CB329402, NCET-10-0668),国家自然科学基金(61072108,60971112,61173090),教育部博士点基金(20120203110005),武器装备预研基金项目(9140A24070412DZ0101)和高等学校学科创新引智计划(111计划):No. B0704的资助。关键词:压缩采样凸集投影全变分稀疏成像 pressive Sampling (CS) isa new developed theoryabout the information acquisi