文档介绍：项目名称:
稀疏微波成像的理论、体制和方法研究
首席科学家:
吴一戎中国科学院电子学研究所
起止年限:
2010年1月-2014年8月
依托部门:
中国科学院
一、研究内容
围绕三个关键科学问题,将项目的主要研究内容分为紧密联系而侧重不同的五个方面,包括稀疏微波成像的基础理论研究、稀疏微波成像数据获取体制和方法研究、稀疏微波成像信号处理方法研究、稀疏微波成像数据压缩及特征理解、稀疏微波成像新体制实验和验证,如图2所示。针对关键科学问题一,分析微波成像数据的稀疏性,构建稀疏微波成像稀疏变换矩阵,建立变换域映射关系,形成稀疏微波成像模型,形成稀疏微波信号的变换域表征方法。针对关键科学问题二,深入研究稀疏微波成像空间、时间、频谱、极化以及多维度联合稀疏的稀疏观测约束,形成稀疏微波成像体制,建立稀疏微波成像性能分析方法。针对关键科学问题三,基于稀疏表征和稀疏观测约束,深入研究稀疏域的成像非模糊重建理论和方法,研究信号恢复和信息提取的快速实现方法,研究基于稀疏表示的多通道微波成像原始数据和图像数据高保真压缩技术,完成面向特定应用的稀疏微波成像特征理解。通过研究稀疏微波成像实验方法,构建稀疏微波成像实验系统,开展实验研究,完成对稀疏微波成像新体制、新方法的原理性实验验证。
图2 拟开展的主要研究内容

建立稀疏微波成像模型,研究观测区域在特定变换域的稀疏化表征,建立稀疏基与微波成像数据之间的映射关系,研究稀疏矩阵和稀疏变换矩阵的构建,研究信号恢复中的先验误差模型、分析与估计,建立在信号恢复过程中基于稀疏约束的数值优化方法,为稀疏微波成像提供理论基础。主要研究内容包括:
微波成像中的原始数据和图像数据的稀疏性分析
针对稀疏微波成像中原始数据以及成像结果中蕴含的稀疏性,揭示目标区域在空、时、频、极化或者联合多维度等域的稀疏性与相应雷达回波稀疏性的内在联系,分析稀疏性的形成机理,揭示微波成像中有关原始数据以及成像结果稀疏特征的一般性规律。
具体研究内容包括:微波成像数据在时、空、频及极化域的稀疏性分析;雷达回波信号稀疏化的数学模型;目标区域与微波成像数据间稀疏性的映射关系;雷达成像结果具有保相性的稀疏性表征。
稀疏微波成像中稀疏基的构建和变换域映射关系
针对稀疏微波成像处理方法必需的数学基础,研究稀疏微波成像中稀疏基的构建和变换域的映射关系,分析变换域的抽象建模,揭示原始数据与变换域间对应关系的一般规律。
具体研究内容包括:满足微波成像需求的变换域模型;变换域上的稀疏基选取;构造原始数据与变换域间对应关系的线性算子。
稀疏微波成像中采样理论和稀疏矩阵构建研究
针对稀疏微波成像处理方法必需的模型基础,研究稀疏微波成像中采样理论和稀疏矩阵的构建,分析随机化、非均匀的采样格式以及稀疏矩阵的设计和性质,揭示符合稀疏微波成像需求的采样规律。
具体研究内容包括:原始数据的随机化,非均匀采样机理;基于确定性方法的稀疏矩阵RIP性质检验理论;基于概率方法的稀疏矩阵RIP性质判定理论;稀疏矩阵RIP性质在线性变换下的变化规律。
稀疏微波信号恢复的误差分析与估计
针对稀疏微波成像处理方法必需的统计基础,研究稀疏微波成像中信号恢复的误差分析与估计,分析误差的来源和对恢复结果的影响,揭示稀疏微波成像中信号恢复的误差规律。
具体研究内容包括:稀疏信号恢复误差与稀疏性之间的关联;稀疏信号恢复误差与噪声之间的关联;基于Bayesian后验统计理论的误差分析。
稀疏微波成像中信号恢复算法和性能研究
研究稀疏微波成像中信号恢复算法及其性能研究,分析影响信号恢复性能的关键因素,如成功率、稳健性等。
具体研究内容包括:恢复算法的成功率和待恢复信号稀疏表征间的定量关系,恢复算法成功率和稀疏基选取之间的关联,不同微波成像恢复算法性能比较。
稀疏微波成像数据获取体制与方法研究
利用被观测对象的空间、时间、频谱、极化或者多维度联合稀疏特性,研究利用被观测对象与稀疏数据获取之间的映射关系和数据获取方法,在此基础上构建稀疏微波成像数据获取的理论框架,满足高分辨率宽测绘带微波成像、阵列成像、稀疏孔径动目标检测等具体应用的需求。主要研究内容包括:
基于时间稀疏的微波成像数据获取体制与方法
时间稀疏是指快时间、慢时间二维稀疏采样。快时间上可采用波形设计、调制和降采样,慢时间上采用稀疏采样,通过稀疏信号处理实现无模糊成像和信息提取。可应用于超高分辨率成像、高分辨宽测绘带成像。
具体研究内容包括:针对降低接收信号的采样率的需求,结合接收信号稀疏的特性,研究采用低的采样频率对接收信号进行采样的方法;针对降低方位信号数据量的需求,结合稀疏化信号理论,研究通过降低脉冲重复频率的方式实现信息的无失真获取的方法