二维秩亏Capon谱估计方法及其应用

论文摘要

谱估计是信号处理领域的基本问题之一,受到学者的广泛关注。标准的Capon谱估计方法是一种基于自适应滤波器组的谱估计方法。当数据样本有限时,为获得较好的谱估计效果,常常在谱估计方法中选择较具有高阶的滤波器。由于快拍数减少,导致采样协方差矩阵奇异,进而导致常规的Capon谱估计方法不再适用。本论文研究了基于奇异协方差矩阵的二维Capon谱估计方法。我们将一维改进的秩亏的稳健Capon滤波器组谱估计方法拓展到二维,称为二维MRD-RCF（Modified Rank-deficient Robust Capon Filter-bank）谱估计方法。为了提高协方差矩阵的估计精度,在协方差矩阵的估计过程中可以引入前后向估计方法。应用了前后向估计方法的二维MRD-RCF谱估计方法可称为二维FB MRD-RCF谱估计方法。仿真实验结果表明两种谱估计方法都能给出较好谱估计效果。高分辨的SAR目标图像更有利于后续的目标识别。鉴于二维MRD-RCF谱估计方法和二维FB MRD-RCF谱估计方法都能给出高分辨的估计结果,将其应用于SAR图像超分辨特征分析中。针对处理后的SAR图像分别进行的定性和定量分析,表明二维MRD-RCF谱估计方法和二维FB MRD-RCF谱估计方法均具有高分辨性能。此外,这两种谱估计方法既能抑制一定的斑点噪声,又具有较好的阴影保持能力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 秩亏CAPON 谱估计方法的研究现状
• 1.3 本文的主要工作及论文结构
• 第二章 一维秩亏的CAPON 谱估计方法
• 2.1 引言
• 2.2 一维秩亏CAPON 谱估计问题描述
• 2.2.1 谱估计问题描述
• 2.2.2 标准Capon 谱估计方法
• 2.2.3 秩亏Capon 谱估计问题描述
• 2.3 一维子空间约束的CAPON 谱估计方法
• 2.3.1 窄带滤波器的设计
• 2.3.2 傅立叶滤波矢量
• 2.4 一维RD-RCF 谱估计方法
• 2.4.1 窄带滤波器的设计
• 2.4.2 导向矢量
• 2.5 一维MRD-RCF 谱估计方法
• 2.5.1 Capon 滤波矢量
• 2.5.2 窄带滤波器的设计
• 2.6 仿真与实验结果
• 2.6.1 离散线谱信号的谱估计结果
• 2.6.2 混合谱信号的谱估计结果
• 2.7 本章小结
• 第三章 二维秩亏的CAPON 谱估计方法
• 3.1 引言
• 3.2 二维秩亏谱估计问题描述
• 3.2.1 二维谱估计问题描述
• 3.2.2 二维秩亏Capon 谱估计问题描述
• 3.3 二维MRD-RCF 谱估计方法
• 3.3.1 Capon 滤波矢量
• 3.3.2 窄带滤波器的设计
• 3.4 二维FB MRD-RCF 谱估计方法
• 3.5 仿真与实验结果
• 3.5.1 线谱信号的二维MRD-RCF 谱估计结果
• 3.5.2 线谱信号的二维FB MRD-RCF 谱估计结果
• 3.6 本章小结
• 第四章 二维秩亏CAPON 谱估计方法在SAR 图像处理中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 SAR 图像超分辨处理概述
• 4.2.1 概述
• 4.2.2 HDVI 方法
• 4.3 二维秩亏CAPON 谱估计方法在SAR 图像处理中的应用
• 4.3.1 SAR 实验数据——MSTAR 数据
• 4.3.2 相位史数据
• 4.3.3 数据降分辨率处理
• 4.3.4 采样协方差矩阵
• 4.3.5 谱估计方法在SAR 图像处理中的应用
• 4.4 SAR 图像超分辨处理后的实验结果及性能分析
• 4.4.1 实验结果
• 4.4.2 图像性能指标
• 4.4.3 SAR 图像评估结果
• 4.5 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间所发表的论文