合成孔徑雷達(dá)稀疏成像方法
【專利摘要】一種SAR稀疏成像方法，包括：構(gòu)造全孔徑回波模擬算子M，并得到模擬回波數(shù)據(jù)；基于所述模擬回波數(shù)據(jù)來構(gòu)建雷達(dá)觀測(cè)方程；根據(jù)構(gòu)建的雷達(dá)觀測(cè)方程，建立基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模型；以及采用閾值迭代方法求解建立的基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模型，以便重建觀測(cè)場(chǎng)景散射強(qiáng)度X*。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的SAR成像方法，可以在低于奈奎斯特率采樣下實(shí)現(xiàn)成像，并可抑制旁瓣，從而獲得更清晰的SAR圖像。
【專利說明】
合成孔徑雷達(dá)稀疏成像方法
技術(shù)領(lǐng)域
[000?] 本發(fā)明實(shí)施例涉及合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)成像，更具體 地，涉及一種SAR稀疏成像方法。
【背景技術(shù)】
[0002] SAR作為一種主動(dòng)式微波成像系統(tǒng)，具有全天時(shí)、全天候和高分辨率成像等特點(diǎn)。 傳統(tǒng)的全孔徑滑動(dòng)聚束成像方法通過解斜降低方位向帶寬，然后對(duì)全孔徑數(shù)據(jù)利用傳統(tǒng)條 帶聚焦算法進(jìn)行成像，最后再通過方位向基帶變標(biāo)，從而解決方位向圖像混疊問題，最終得 到聚焦圖像。稀疏微波成像因其可以降低方位采樣率，并得到良好重構(gòu)圖像而在雷達(dá)成像 中得以應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)的稀疏微波成像框架都是基于雷達(dá)二維精確觀測(cè)得到的雷達(dá)觀測(cè) 矩陣，求解該模型的計(jì)算代價(jià)過于龐大，因此難以用于大場(chǎng)景的成像。
[0003] 對(duì)已有技術(shù)的了解可參考以下文獻(xiàn)及其中的相關(guān)引文。
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【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種SAR稀疏成像方法，包括：
[0012] 步驟Sl，構(gòu)造全孔徑回波模擬算子M，并得到模擬回波數(shù)據(jù)：
[0013] f^M(X)
[0014] 其中X表示目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度矩陣，f是模擬回波數(shù)據(jù)，M是全孔徑回波模擬算 子，其中由脈沖壓縮算法的逆過程來構(gòu)造 Μ。
[0015] 步驟S2,基于所述模擬回波數(shù)據(jù)來構(gòu)建雷達(dá)觀測(cè)方程：
[0016]
[0017] 其中Ys表示經(jīng)二維采樣后的回波數(shù)據(jù)，N是噪聲，Θη，Θτ分別表示方位采樣矩陣和 距離隨機(jī)降采樣矩陣，M是構(gòu)造的全孔徑回波模擬算子。
[0018] 步驟S3,根據(jù)構(gòu)建的雷達(dá)觀測(cè)方程，建立基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模 型：
[0019]
[0020] 其中，X#是重建的目標(biāo)場(chǎng)景散射強(qiáng)度，arg min是最小化計(jì)算式，I |X| |q為X的q(q = 1)范數(shù)。
[0021] 步驟S4,采用閾值迭代方法求解建立的基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模 型，以便重建目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度浐。
[0022] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，利用SAR回波特性及觀測(cè)場(chǎng)景的稀疏性，建立基于 滑動(dòng)聚束SAR回波模擬算子的稀疏正則化模型。此外，利用融合回波模擬算子的閾值迭代方 法實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)區(qū)域目標(biāo)場(chǎng)景雷達(dá)成像。相比于已有的基于二維觀測(cè)模型的稀疏SAR成像算 法，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的成像方法能夠提高運(yùn)行效率并降低計(jì)算成本。此外，相比于已有的 匹配濾波成像方法，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法可以在低于奈奎斯特率采樣下實(shí)現(xiàn)成像，并 可抑制旁瓣，從而獲得更清晰的SAR圖像。
【附圖說明】
[0023] 僅作為示例參照附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述，在附圖中：
[0024] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于全孔徑回波模擬算子的滑動(dòng)聚束稀疏SAR成 像方法的流程圖；
[0025] 圖2示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的構(gòu)造全孔徑回波模擬算子的流程圖；
[0026] 圖3示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的利用閾值迭代求解Lq正則化成像模型的流程圖； 以及
[0027] 圖4示出了采用傳統(tǒng)雷達(dá)成像與采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于模擬回波算子的稀 疏SAR成像方法得到的二維仿真成像結(jié)果的比較。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案中所涉及的各個(gè)細(xì)節(jié)問題。應(yīng)指出的是， 所描述的實(shí)施例僅旨在便于對(duì)本發(fā)明的理解，而對(duì)其不起任何限定作用。
[0029] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的SAR稀疏成像方法的流程圖。如圖1所示，在步驟 Sl，構(gòu)建回波模擬算子M，并得到模擬回波數(shù)據(jù)：
[0030] Y =M(X) ( I )
[0031] 其中X代表目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度矩陣，:f為模擬回波數(shù)據(jù);M為回波模擬算子， 由脈沖壓縮算法的逆過程構(gòu)造。
[0032]優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，還可以包括步驟:獲取目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度矩陣 X。
[0035]
[0033] 優(yōu)選地，如圖2所示，步驟Sl具體可以包括，[0034]對(duì)目標(biāo)散射強(qiáng)度矩陣X進(jìn)行逆去斜相位補(bǔ)償相乘得到S1:
[0036]
[0037] 其中，H1是逆方位向基帶變標(biāo)的補(bǔ)償相位，V是雷達(dá)平臺(tái)速度，λ是發(fā)射信號(hào)波長(zhǎng)， r r。t為滑動(dòng)聚束旋轉(zhuǎn)中心最短斜距，r Q為場(chǎng)景中心最短斜距。
[0038] 然后，對(duì)S1進(jìn)行方位向傅里葉變換得到S2a:
[0039] S2a = FFTn(Si)
[0040]其中:FFTn表示方位向傅里葉變換。
[0041 ]然后，對(duì)S2a進(jìn)行逆去斜操作，得到S2b:
[0042]
[0043]
[0044] 其中，H2是逆方位向基帶變標(biāo)相位。
[0045] 然后，對(duì)S2b進(jìn)行方位向相位補(bǔ)償?shù)玫?amp;。：
[0046]
[0047]
[0048]
[0049]
[0050]其中：Φ4為相位補(bǔ)償因子，c為光速，Kr為發(fā)射信號(hào)線性調(diào)頻率1為雷達(dá)脈沖和SRC 濾波器的綜合調(diào)頻率，Cs(f)為變標(biāo)因子。
[0051] 然后，對(duì)&。進(jìn)行方位向解壓縮得到S2d:
[0052]
[0053]
[0054] 其中，Φ3為方位解壓縮因子，r為最短斜距。
[0055] 然后，對(duì)S2d進(jìn)行距離向傅里葉變換得到S2e:
[0056] S2e = FFTx (S2d)
[0057] FFlMf表距離向快速傅里葉變換。
[0058] 對(duì)S2e進(jìn)行距離徙動(dòng)、距離向解壓縮及二次距離徙動(dòng)得到S2f:
[0059]
[0060]
[0061]其中，Φ2為距離徙動(dòng)、距離向解壓縮及二次距離徙動(dòng)因子，為距離向頻率。
[0062]然后，對(duì)S2f進(jìn)行逆距離向傅里葉變換得到S2g:
[0063] S2g=IFFTx(S2f)
[0064] IFFIV表示距離向逆傅里葉變換。
[0065]然后，對(duì)S2g進(jìn)行逆線性調(diào)頻變標(biāo)得到S2h:
[0068] Φι = θχρ( j3iKs(f ,r〇)Cs(f) [τ-τ0(?)])[0069] 其中，Φ:為逆線性調(diào)頻變標(biāo)因子，T〇(f)為距離向壓縮位置。[0070] 然后，對(duì)S2h進(jìn)行逆方位向傅里葉變換得到模擬S2:[0071] S2 = IFFTn(S2h)[0072] IFFTn代表逆方位向快速傅里葉變換[0073] 然后，對(duì)S2進(jìn)行逆去斜相位相乘操作，得到S3a:[0074]
[0066]
[0067]
[0075]
[0076] 然后，對(duì)S3a進(jìn)行方位向逆傅里葉變換，得到S3b:
[0077] Ssb = IFFTn(S3a)
[0078] 然后，對(duì)S3b進(jìn)行逆去斜操作，得到模擬回波數(shù)據(jù)f :
[0079]
[0080] 如圖1所示，在步驟S2,根據(jù)得到的模擬回波數(shù)據(jù)構(gòu)建雷達(dá)觀測(cè)模型： _
⑴
[0082]其中Ys表示經(jīng)二維采樣后的回波數(shù)據(jù)，N為噪聲，Θη，Θτ分別代表方位采樣矩陣和 距離隨機(jī)降采樣矩陣。
[0083]然后，在步驟S3,根據(jù)觀測(cè)模型（1)建立基于滑動(dòng)聚束SAR回波模擬算子的Lq正則 化成像模型：
[0084]
(2)
[0085] 然后，在步驟S4,采用閾值迭代方法求解基于滑動(dòng)聚束SAR回波模擬算子的Lq正則 化成像模型(2)，從而重建目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度X'
[0086] 如圖3所示，步驟S4可以包括：
[0087] 初始化目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度XQ，并設(shè)定目標(biāo)場(chǎng)景的稀疏度預(yù)估值K和迭代終止準(zhǔn) 貝 1J，令 n = l;
[0088] 然后，按照下式更新梯度下降序列Bn:
[0089]
[0090]其中μ表示梯度下降的步長(zhǎng)，
[0091]
[0092] %，//1沖,3沖#1，4分別為!11，!12,〇4,〇3,〇2,〇1，8 1)的復(fù)共輒。
[0093] 然后，更新正則化參數(shù)：
[0094]
[0095] 其中|Bn|k+1表示將序列Bn的模值按降序排列后的第k+Ι個(gè)元素；
[0096]然后，更新目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度Xn+1
[0097] Xn+i = Hq (Bn)
[0098] 其中Hq( ·)為閾值算子：
[0099] Hq(X) = (hq(Xl)，…，hq(Xn) )τ
[0100] 其中當(dāng)q = l時(shí)
[0101]
[0102] 然后，若I |χη+1-χη| If/I Ιχη| |「<￡迭代終止，輸出是目標(biāo)場(chǎng)景的回
[0103] 波強(qiáng)度;否則，令η = η+1，返回更新梯度下降序列仏的步驟。
[0104]其中，ε是終止迭代的門限。
[0105] 因此，結(jié)合圖3,模擬回波數(shù)據(jù)可以表示為：
[0106]
[0107] 圖4示出了采用傳統(tǒng)雷達(dá)成像與采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的SAR稀疏成像方法得到 的二維仿真成像結(jié)果的比較。其中，主要雷達(dá)參數(shù)包括:景中心距離r〇 = 671km，旋轉(zhuǎn)中心距 離:Trot = 1061.5km飛行器速度V=7391m/s，信號(hào)帶寬Br = I50MHz，脈沖持續(xù)時(shí)間Tr = IOys，載 頻fo = 9.65GHz，脈沖發(fā)射頻率 PRF = 3798Hz。
[0108] 圖4(a)示出了已有的全孔徑匹配濾波方法的仿真結(jié)果。圖4(b)、圖4(c)、圖4(d)分
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種SAR稀疏成像方法，包括： 步驟S1，構(gòu)造全孔徑回波模擬算子M，并得到模擬回波數(shù)據(jù)； 步驟S2,基于所述模擬回波數(shù)據(jù)來構(gòu)建雷達(dá)觀測(cè)方程； 步驟S3,根據(jù)構(gòu)建的雷達(dá)觀測(cè)方程，建立基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模型；W 及 步驟S4,采用闊值迭代方法求解建立的基于SAR回波模擬算子的Lq正則化成像模型，W 便重建目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度X*。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述步驟S1包括利用W下公式來得到模擬回波數(shù) 據(jù)：其中X表示目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度矩陣，:f是模擬回波數(shù)據(jù)，Μ是全孔徑回波模擬算 子，其中由脈沖壓縮算法的逆過程來構(gòu)造 Μ。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述步驟S2包括利用W下公式來構(gòu)建雷達(dá)觀測(cè)方 程：其中Ys表示經(jīng)二維采樣后的回波數(shù)據(jù)，Ν是噪聲，Θη，Θτ分別表示方位采樣矩陣和距離 隨機(jī)降采樣矩陣，Μ是構(gòu)造的全孔徑回波模擬算子。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述步驟S3包括利用W下公式來建立Lq正則化成 像模型：其中，X*是重建的回波散射強(qiáng)度矩陣，Ao為一常數(shù)，arg min是最小化計(jì)算式，IIX II q為X 的q(q = l)范數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述步驟S1還包括： 對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)X進(jìn)行逆去斜相位補(bǔ)償相乘得到Si; 對(duì)Si進(jìn)行方位向傅里葉變換得到S2a; 對(duì)S2a進(jìn)行逆去斜操作，得到S2b ; 對(duì)S2b進(jìn)行方位向相位補(bǔ)償?shù)玫絊2。； 對(duì)S2。進(jìn)行方位向解壓縮得到S2d ; 對(duì)S2d進(jìn)行距離向傅里葉變換得到S2e; 對(duì)S2e進(jìn)行距離徙動(dòng)、距離向解壓縮及二次距離徙動(dòng)得到S2f ; 對(duì)S2f進(jìn)行逆距離向傅里葉變換得到S2g; 對(duì)S2g進(jìn)行逆線性調(diào)頻變標(biāo)得到S2h，W及對(duì)S2h進(jìn)行逆方位向傅里葉變換得到模擬S2; 對(duì)S2進(jìn)行逆去斜相位相乘操作，得到S3a ; 對(duì)S3a進(jìn)行方位向逆傅里葉變換，得到S3b; 對(duì)S3b進(jìn)行逆去斜操作，得到模擬回波數(shù)據(jù)f。 6 .根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述步驟S4還包括： 初始化目標(biāo)場(chǎng)景的回波散射強(qiáng)度Xo，設(shè)定目標(biāo)場(chǎng)景的稀疏度預(yù)估值Κ和迭代終止準(zhǔn)則； 更新梯度下降序列Bn; 更新正則化參數(shù)λ; 更新目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度Χη+1; 若|帖+片。|^/|1乂。|^<6迭代終止，輸出是目標(biāo)場(chǎng)景的回波強(qiáng)度;否則，令11 = 11+1，并 返回所述更新梯度下降序列Bn的步驟。 7 .根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述更新梯度下降序列Bn包括： 其中μ表示梯度下降的步長(zhǎng)，幻W分別為出，也，巫4，巫3，巫2，巫1，Sp的復(fù)共輛。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述更新正則化參數(shù)λ包括 義=打巧,L;其中，q=i 其中|Bn|k+l表示將序列Bn的模值按降序排列后的第k+1個(gè)元素。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述更新目標(biāo)場(chǎng)景的散射強(qiáng)度Xn+1包括 Xn+l = Hq 化η) 其中Hq( ·)為闊值算子： Hq(X)=化q(Xl)，···，hq(Xn))T 其中當(dāng)q=l時(shí)10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括:在構(gòu)造全孔徑回波模擬算子Μ之前，獲取目標(biāo) 場(chǎng)景的散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)X。
【文檔編號(hào)】G01S13/90GK105842699SQ201610384461
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年6月2日
【發(fā)明人】張冰塵, 魏中浩, 畢輝, 吳戎, 吳一戎
【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所