[發(fā)明專利]一種圖像熵最優(yōu)的壓縮傳感SAR稀疏自聚焦成像方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410442888.4
• 申請日: 2014-09-02
• 公開（公告）號: CN104391295A
• 公開（公告）日: 2015-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韋順軍;張曉玲;熊海進(jìn)
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 電子科技大學(xué)專利中心 51203
• 代理人: 曾磊

技術(shù)領(lǐng)域：

本技術(shù)發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，它特別涉及了合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像技術(shù)領(lǐng)域。?

背景技術(shù)：

由于具有全天時、全天候和大場景觀測等優(yōu)勢，合成孔徑雷達(dá)(SAR)已成為當(dāng)前大面積地形測繪的一項重要遙感技術(shù)，在地形測繪、自然災(zāi)害監(jiān)測和自然資源調(diào)查等領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。壓縮傳感稀疏重構(gòu)作為一種近幾年新提出的信號處理理論，突破了傳統(tǒng)Nyquist采樣定理約束，可利用遠(yuǎn)低于Nyquist采樣率精確重構(gòu)原始稀疏信號(詳見參考文獻(xiàn)“D.L.Donoho.Compressed?sensing.IEEE?Transactions?on?Information?Theory,2006,52(4):1289-1306”)，在降低SAR系統(tǒng)采樣率和提高成像質(zhì)量等方面有著巨大的應(yīng)用潛力。因此，壓縮傳感SAR成像已經(jīng)成為了SAR領(lǐng)域的新興熱點課題。壓縮傳感重構(gòu)方法對信號測量模型的精確度要求很高，如果信號測量模型存在誤差或者不精確，壓縮傳感重構(gòu)方法的重構(gòu)精確度就會嚴(yán)重退化，有時甚至?xí)霈F(xiàn)錯誤的結(jié)果。對于壓縮傳感SAR實際數(shù)據(jù)成像，影響其成像效果的一個重要因素是運(yùn)動誤差估計與補(bǔ)償(詳見參考文獻(xiàn)“Jihua?Tian,Sun?Jinping,Han?Xiao,and?Zhang?Bingchen.Motion?compensation?for?Compressive?Sensing?SAR?imaging?with?autofocus.IEEE?Conference?on?Industrial?Electronics?and?Applications(ICIEA),1564-1567,2011”)。在壓縮傳感SAR成像時需要利用每個方位向平臺位置建立SAR信號觀測模型。但是，由于平臺運(yùn)動等因素存在測量誤差，使得每個方位向回波信號中混入相位誤差，導(dǎo)致壓縮傳感SAR成像質(zhì)量下降甚至無法成像。因此在壓縮傳感SAR實際成像過程中，必須先對SAR數(shù)據(jù)每個方位向的未知相位誤差進(jìn)行有效估計與補(bǔ)償，才可對SAR原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度壓縮傳感成像。?

熵作為描述信息不確定性的尺度，在信號處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。對于SAR成像，散焦圖像對比度較低，表明圖像各像素取值概率接近，不確定性較大，而聚焦圖像對比度較高，說明各像素取值的確定性增加。因此，圖像熵可作為衡量SAR成像圖像質(zhì)量優(yōu)劣的重要尺度。對基于傳統(tǒng)成像方法的SAR數(shù)據(jù)處理中，圖像熵優(yōu)化已被用于實現(xiàn)自聚焦成像的一個重要手段(詳見參考文獻(xiàn)“X.Li,G.S.Liu,and?J.L.Ni.Autofocusing?of?ISAR?images?based?on?entropy?minimization.IEEE?Transactions?on?Aerospace?and?Electronic?Systems,1999,35(4):1240-1252”)。然而，基于壓縮傳感的SAR成像方法與傳統(tǒng)SAR成像方法在信號處理上有本質(zhì)的差別，基于壓縮傳感的SAR成像方法可從欠采樣回波數(shù)據(jù)中精確重構(gòu)觀測目標(biāo)，從而實現(xiàn)高精度成像，?但是傳統(tǒng)SAR成像方法很難實現(xiàn)欠采樣回波數(shù)據(jù)高精度成像。目前，基于圖像熵最優(yōu)的傳統(tǒng)自聚焦方法是針對全采樣條件下的SAR回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在欠采樣情況下這類方法自聚焦性能會嚴(yán)重下降甚至失效。因此，為了在壓縮傳感SAR成像中利用圖像熵進(jìn)行自聚焦成像，不能直接利用傳統(tǒng)圖像熵自聚焦成像方法，必須要結(jié)合壓縮傳感SAR信號重構(gòu)模型和重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行處理。?

發(fā)明內(nèi)容：

為了解決壓縮傳感SAR稀疏成像過程中未知方位向相位誤差的估計與補(bǔ)償問題，本發(fā)明根據(jù)壓縮傳感SAR成像模型中方位向相位誤差特性和稀疏目標(biāo)特征，結(jié)合壓縮傳感稀疏重構(gòu)方法以及SAR圖像熵，提出了一種圖像熵最優(yōu)的壓縮傳感SAR稀疏自聚焦成像方法，本發(fā)明利用成像模型中方位向相位誤差特性和稀疏目標(biāo)特征，利用壓縮傳感SAR圖像熵作為評價準(zhǔn)則，提出了一種圖像熵最優(yōu)的壓縮傳感SAR稀疏自聚焦成像方法，該方法在每一次迭代處理過程中利用SAR方位向回波與觀測目標(biāo)的關(guān)系估計方位向相位誤差，然后對壓縮傳感成像模型進(jìn)行相位誤差補(bǔ)償，接著再進(jìn)行壓縮傳感SAR成像，并采用逐次迭代方法使得壓縮傳感SAR成像的圖像熵最優(yōu)，從而提高了壓縮傳感SAR成像質(zhì)量。?

為了方便描述本發(fā)明的內(nèi)容，首先作以下術(shù)語定義：?

定義1、稀疏信號?