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        聯(lián)合多通道稀疏重構(gòu)的復(fù)信號成像算法

        2014-01-03 06:36:40王玲芝
        電子測試 2014年8期
        關(guān)鍵詞:赫茲正則幅度

        林 琳,王玲芝

        (1.陜西職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)系,西安,710100;2.西安郵電大學(xué)自動化學(xué)院,西安,710121)

        0 引言

        在太赫茲成像中,光柵的掃描速度決定成像的分辨,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加。而基于壓縮感知的成像算法具有降低數(shù)據(jù)量的潛力。因此,壓縮感知在太赫茲成像中也引起了越來越高的重視。

        傳統(tǒng)壓縮感知算法針對實(shí)信號處理。針對此,文獻(xiàn)[1]通過增加對相位約束進(jìn)行均值濾波處理提出了一種針對復(fù)信號的稀疏重構(gòu)的太赫茲成像算法,能夠提高太赫茲成像的質(zhì)量。隨后,文獻(xiàn)[3]將[1]的算法進(jìn)行一定的改進(jìn),通過對相位進(jìn)行最小約束進(jìn)一步提高了復(fù)信號成像的質(zhì)量?;诂F(xiàn)有的研究,本文將這些正則化方法擴(kuò)展到多通道的情況。本文的方法可以應(yīng)用于多通道太赫茲成像中??紤]到復(fù)信號進(jìn)行處理,通過對幅度和相位分離,分別進(jìn)行約束處理。在算法中,利用聯(lián)合的實(shí)現(xiàn)對多通道信號的聯(lián)合稀疏約束。值得說明的是,利用最小和梯度算子對信號的幅度和相位進(jìn)行約束以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域特征的增強(qiáng)。相比于單通道獨(dú)立處理,本文的聯(lián)合多通道處理具有更好的噪聲抑制能力,提高成像質(zhì)量?;诜抡鏀?shù)據(jù)的實(shí)驗可以驗證本文分析的正確性和合理性。

        1 背景工作介紹

        通過前面分析可知,在滿足RIP 準(zhǔn)則的前提下,a 可以利用最小 優(yōu)化問題進(jìn)行求解,表示如下

        對于多通道的情況,壓縮感知理論也得到了相應(yīng)的發(fā)展,等價于求解以下問題其中和分別為第i 個通道的觀測信號、觀測矩陣和需要重構(gòu)的信號為聯(lián)合2-1 范數(shù)。

        2 聯(lián)合多通道復(fù)信號稀疏成像模型

        針對傳統(tǒng)壓縮感知理論基于實(shí)信號處理,在復(fù)信號處理中存在一定的限制,現(xiàn)在越來越多的工作在復(fù)信號的稀疏表征方面進(jìn)行了研究[1, 2, 3, 6]。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于點(diǎn)目標(biāo)和區(qū)域目標(biāo)增強(qiáng)的SAR 成像算法,可以有效實(shí)現(xiàn)超分辨、相干斑抑制和區(qū)域特征增強(qiáng)等。為了克服SAR 復(fù)圖像的隨機(jī)相位影響,僅對其幅度進(jìn)行約束處理。

        同時,文獻(xiàn)[6]的方法可以擴(kuò)展到復(fù)信號域的其他應(yīng)用中。然而,該算法并未對復(fù)信號的相位信息進(jìn)行約束。針對此,文獻(xiàn)[2]通過對復(fù)信號的相位進(jìn)行約束,以實(shí)現(xiàn)提高成像的性能。

        文獻(xiàn)[3]將[2]的算法進(jìn)行了一定的改進(jìn),基于文獻(xiàn)[3]的方法,將復(fù)信號的幅度和相位分離,分別進(jìn)行約束,因此可以取得更優(yōu)的性能。

        然而前面介紹的方法,僅是針對單通道的形式。此處考慮復(fù)信號的聯(lián)合多通道稀疏表征問題。為了便于表示,下面的分析中,僅針對兩個通道的信號。在多通道情況下,我們構(gòu)造優(yōu)化的代價函數(shù)

        3 算法求解

        文獻(xiàn)[6]基于quasi-Newton 算法對代價函數(shù)進(jìn)行求解。同樣基于共軛梯度算法的思想,本文將其擴(kuò)展到多通道的形式。由于目標(biāo)函數(shù)在零點(diǎn)處存在不可導(dǎo)問題,因此此處我們將式(4)所示的代價函數(shù)進(jìn)行平滑處理,即

        其中,

        基于式(6)和(7),目標(biāo)函數(shù)可以通過Quasi-Newton 算法進(jìn)行求解

        4 仿真實(shí)驗

        為了驗證本文算法的有效性,對太赫茲二維仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗分析。兩個通道圖像的相位分別設(shè)置為和,兩者幅度設(shè)置相同。為了分析算法在不同噪聲水平下的性能,分別添加不同大小的噪聲,信噪比設(shè)置為20dB、10 dB 和5dB。

        此處分別利用文獻(xiàn)[3]和本文算法進(jìn)行處理,以通道1 的成像結(jié)果為例。圖1(a)和(b)為文獻(xiàn)[3]單個通道獨(dú)立稀疏成像處理的結(jié)果,其中正則化系數(shù)設(shè)置為和圖1(a)和(b)分別為處理后的幅度和相位??梢?,對單個通道獨(dú)立處理,在信噪比較低和觀測樣本較少的條件下,在37.5%情況下,重建圖像的幅度和相位都存在問題,成像的結(jié)果較差。圖1(c)和(d)為本文算法的結(jié)果,正則化系數(shù)仍然采用和通過比較圖1 可知,本文算法能夠聯(lián)合利用多通道信息,相比于單個通道獨(dú)立處理,在低信噪比和觀測樣本少的情況下,可以明顯提高成像質(zhì)量。

        (a) 單個通道獨(dú)立處理結(jié)果對應(yīng)的幅度

        (b) 單個通道獨(dú)立處理結(jié)果對應(yīng)的相位

        圖1 基于稀疏約束的成像結(jié)果

        5 結(jié)論

        基于壓縮感知理論針對復(fù)信號本文提出了一種聯(lián)合多通道稀疏成像算法,可以應(yīng)用于太赫茲成像中。本文的算法利用聯(lián)合2-1 范數(shù)實(shí)現(xiàn)多個通道信號的聯(lián)合稀疏約束處理。相對于單個通道獨(dú)立處理,本文的算法能夠通道之間的聯(lián)合信息,具有更好的噪聲抑制能力和更優(yōu)的成像結(jié)果。

        [1] Z.Xu,E.Y.Lam,“Image reconstruction using spectroscopic and hyperspectral information for compressive terahertz imaging”,Optical Society of America, 2010, 27(7): 1638-1646.

        [2] Z.Xu,W.L.Chan,D.M.Mittleman and et al,“Sparse reconstruction of complex signals in compressed sensing terahertz imaging”,Signal Recovery and Synthesis,OSA Technical Digest,2009,paper STuA4.

        [3] Siwei Yu,A.Shaharyar Khwajaa,Jianwei Ma,“Compressed sensing of complex-valued data”,Signal processing, 2012, 92(2): 357-362

        [4] R.G.Baraniuk,V.Cevher, M.F.Duarte and et al,“Model based compressive sensing”,IEEE Transaction Information Theory,2010,56(4):1982-2001.

        [5] Y.C.Eldar,M.Mishali,“Robust recovery of signals from a structured union of subspaces”,IEEE Transaction Information Theory,2009,55(11):5302-5316.

        [6] M.?etin,W.C.Karl,“Feature-enhanced synthetic aperture radarimage formation based on nonquadratic regularization,” IEEE Transaction. Image Processing, 10(4): 623-631.

        [7] 孫子璇,易榮華,基于小波變換的正交匹配追蹤算法及其應(yīng)用,計算機(jī)科學(xué),2012,39(Z11):273-275.

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