[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于壓縮感知的多徑虛像抑制SAR后處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210247570.1
• 申請(qǐng)日: 2012-07-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103543451A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張冰塵;孫進(jìn)平;田繼華;洪文
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G01S13/90
• 分類(lèi)號(hào): G01S13/90;G01S7/36;G01S7/41
• 代理公司: 中科專(zhuān)利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于壓縮感知的多徑虛像抑制SAR后處理方法。

背景技術(shù)

合成孔徑雷達(dá)(synthetic?aperture?radar，SAR)已成為重要的成像傳感器技術(shù)，常規(guī)的合成孔徑雷達(dá)成像處理中，通常僅考慮直達(dá)波，即由目標(biāo)直接反射到接收天線的回波。實(shí)際在對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景或目標(biāo)的成像過(guò)程中，除了直達(dá)波，目標(biāo)回波還可能經(jīng)過(guò)其他反射體的反射后，再被SAR天線接收，即存在多徑散射效應(yīng)，相應(yīng)的雷達(dá)回波分量即為多徑回波。

常規(guī)SAR處理中，目標(biāo)到雷達(dá)的距離由其回波信號(hào)的時(shí)延確定，當(dāng)存在多徑散射時(shí)，由于同一目標(biāo)的直達(dá)波和多徑回波通常具有不同的延遲時(shí)間，對(duì)多徑回波的處理結(jié)果將形成實(shí)際目標(biāo)的多徑虛像。隨著SAR成像分辨率的提高，具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的目標(biāo)場(chǎng)景將表現(xiàn)出明顯的多徑虛像，會(huì)對(duì)高分辨率SAR圖像目標(biāo)的正確解譯造成困難。但多徑回波時(shí)延在一定程度上可以反映目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息，即多徑信息的提取也會(huì)有助于SAR目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別。

因此，需要提出一種新的合成孔徑雷達(dá)成像算法，能夠消除多徑散射的干擾，存在多徑散射的情況下，能解決SAR圖像中出現(xiàn)虛像的問(wèn)題

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)成像算法不能消除多徑散射的干擾，存在多徑散射的情況下，SAR圖像中出現(xiàn)虛像的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于壓縮感知(compressive?sensing，CS)的多徑虛像抑制SAR后處理方法，該方法主要利用圖像域的多徑信號(hào)模型，在參數(shù)化方法的基礎(chǔ)上構(gòu)造了過(guò)完備的冗余CS觀測(cè)矩陣，采用正交匹配搜索(orthogonal?matching?pursuit，OMP)算法進(jìn)行稀疏散射中心向量的重構(gòu)，并通過(guò)圖像域分塊處理的方式降低CS重構(gòu)的計(jì)算量，最終實(shí)現(xiàn)了實(shí)際目標(biāo)圖像與多徑虛像信號(hào)的有效分離。

本發(fā)明提出的基于壓縮感知的多徑虛像抑制SAR后處理方法包括：首先建立了SAR成像過(guò)程中的多徑信號(hào)模型；然后利用圖像域的多徑信號(hào)模型，構(gòu)建了基于CS的多徑虛像抑制模型；最后利用正交匹配搜索算法重構(gòu)稀疏散射中心向量，并通過(guò)圖像域分塊處理的方式降低CS重構(gòu)的計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)了實(shí)際目標(biāo)圖像與多徑虛像信號(hào)的有效分離。

所述步驟(1)建立SAR成像過(guò)程中的多徑信號(hào)模型如下：多徑散射回波會(huì)產(chǎn)生虛像，多徑回波的相位歷史數(shù)據(jù)與P₀(x₀，y₀)處目標(biāo)直接回波的相位歷史數(shù)據(jù)相同，但存在一個(gè)固定的快時(shí)間偏移量2γ/c，因此虛像可以用三變量(x₀，y₀，γ)來(lái)描述，γ為多徑參量。

所述步驟(2)利用圖像域的多徑信號(hào)模型，構(gòu)造基于壓縮感知理論的多徑虛像抑制模型：

y＝ФΨs＝As

其中Ψ為基矩陣，Ф為觀測(cè)矩陣，y為常規(guī)聚焦成像后的復(fù)圖像對(duì)應(yīng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，s為待重構(gòu)的參數(shù)化稀疏散射中心向量，A為M×MK維的CS矩陣，所述CS矩陣為

A＝[A₀?A₁?…?A_K-1]

其中子矩陣A_k(M×M維)按下式計(jì)算

A_k＝[f₀⊙v_k?f₁⊙v_k?…?f_M-1⊙v_k]

其中F＝[f₀?f₁?…?f_M-1]為傅立葉變換矩陣，⊙表示Hadamard乘積，

v_k＝[v_k(0)?v_k(1)?…?v_k(M-1)]^T為頻域相位補(bǔ)償向量的共軛。且