东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报:自然科学版 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (6): 789-793.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2017.06.006

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基于子空间投影的SFGPR压缩感知成像算法

孙延鹏1,2， 张石1， 屈乐乐2， 白文静2   

  1. (1. 东北大学 计算机科学与工程学院， 辽宁 沈阳110169； 2. 沈阳航空航天大学 电子信息工程学院， 辽宁 沈阳110136)
  • 收稿日期:2016-01-15 修回日期:2016-01-15 出版日期:2017-06-15 发布日期:2017-06-11
  • 通讯作者: 孙延鹏
  • 作者简介:孙延鹏(1973-)，男，山东聊城人，东北大学博士研究生，沈阳航空航天大学教授； 张石(1963-)，男，辽宁抚顺人，东北大学教授，博士生导师.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61302172，61671310)； 辽宁省自然科学基金资助项目(2014024002，201602565)； 航空科学基金资助项目(2016ZC54013).

Subspace Projection Based Compressive Sensing SFGPR Imaging Algorithm

SUN Yan-peng1,2， ZHANG Shi1， QU Le-le 2， BAI Wen-jing 2   

  1. 1. School of Computer Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110169， China； 2. School of Electronic and Information Engineering， Shenyang Aerospace University， Shenyang 110136， China.
  • Received:2016-01-15 Revised:2016-01-15 Online:2017-06-15 Published:2017-06-11
  • Contact: SUN Yan-peng
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摘要： 针对传统压缩感知SFGPR成像重建算法在强杂波测量环境中往往会失效的问题，提出一种基于子空间投影杂波抑制技术的SFGPR压缩感知成像重建算法.该算法首先在每个天线测量位置通过压缩感知测量模型重建所有的频域原始均匀采样数据，然后采用子空间投影杂波抑制技术滤除较强的地面回波，最后结合稀疏重建算法对地下目标图像进行压缩感知重建.实验数据处理结果验证了所提方法的有效性和准确性.

关键词: 频率步进探地雷达, 压缩感知, 子空间投影, 成像算法

Abstract: The traditional compressive sensing (CS) stepped frequency ground penetrating radar (SFGPR) imaging algorithm usually loses effect in strong clutter environment. To alleviate this problem， a CS SFGPR imaging algorithm based on the subspace projection clutter suppression technique was proposed. The original uniform frequency sampling data at each measurement position were reconstructed from the reduced set of randomly measured data using CS measurement model. Then the subspace projection clutter suppression technique was employed to suppress the strong ground reflection signal. Finally the sparse reconstruction algorithm was used to reconstruct the image of underground targets. The experimental data has verified the validity and effectiveness of the proposed imaging method.

Key words: stepped frequency ground penetrating radar (SFGPR), compressive sensing, subspace projection, imaging algorithm

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