超宽带穿墙雷达压缩感知成像算法深度探讨与实现

该篇毕业论文深入探讨了超宽带穿墙雷达的压缩感知稀疏成像算法，针对当前的研究背景和重要意义展开论述。首先，作者介绍了研究的背景，指出随着超宽带技术的发展，穿透墙壁的雷达在军事、安全监控等领域的重要性日益凸显，然而传统的成像算法面临挑战，尤其是在复杂环境下的信号处理和穿透损耗问题。论文关注于如何利用压缩感知理论提高成像质量和效率。 在第二章，作者详细阐述了穿墙雷达的基本理论，包括电磁波的传播模型，特别是信号模型和传播时延估计，以及常用的杂波抑制方法。压缩感知理论是核心部分，介绍了其基本要素，如稀疏性假设和信号重构算法，以及如何将其应用到穿墙雷达成像中，以提高图像的恢复精度和抗噪性能。 第三章和第四章分别聚焦于两种创新的成像算法：基于分式平滑L0范数的算法和联合低秩稀疏总变分的算法。分式平滑L0算法通过对原始算法进行改进，引入可调的分式函数，提高了成像的稳定性和分辨率。联合低秩稀疏总变分则结合了低秩和稀疏约束，尤其在处理多目标场景时，能有效减少冗余信息，提升成像效果。 第五章转向软件开发，介绍了使用LabVIEW和MATLAB等工具进行穿墙雷达稀疏成像方法的实现。通过设计软件结构，包括软件设计框图、程序框图和用户交互界面，论文展示了实际操作流程和测试分析，确保算法在实际应用中的可行性。 整篇论文旨在解决超宽带穿墙雷达在复杂环境下的成像难题，通过理论分析和实验验证，提出并优化了两种先进的成像算法，并通过软件开发实现了这些算法的实用化，对于相关领域的研究和工程实践具有重要的参考价值。