[發明專利]一種合成孔徑雷達數據自適應壓縮與快速重構方法

有效

• 申請號: 201510726535.1
• 申請日: 2015-10-30
• 公開（公告）號: CN105676222B
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 李濤泳;張群;吳耀光;羅迎;顧富飛;馬志強
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍空軍工程大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S7/295
• 代理公司: 北京市中銀律師事務所 11423
• 代理人: 修雪靜

1.一種合成孔徑雷達數據自適應壓縮與快速重構方法，包括下列步驟：

步驟一：采用自適應調整降采樣比例的方式對合成孔徑雷達(SAR)數據進行降采樣處理，構建一維距離像稀疏度與降采樣比例之間的閉環迭代方法；

所述步驟一具體為：

Step 1)初始化：

采集的回波數據為M'×N的矩陣，N表示發射的脈沖數，M'表示每一脈沖的采樣點數，對回波數據進行“Dechirp”處理后得到s_d(t)，設置迭代次數計數器i＝1，降采樣比例η，隨機高斯矩陣Φ_M'，Φ_M'∈R^M′×M′，R^M′×M′表示大小為M'×M’實數矩陣，降采樣比例調整時間間隔T，相關系數閾值ε，方差比例系數閾值δ；

Step 2)根據降采樣比例η，壓縮采樣后的每一脈沖信號長度M＝ηM'，選取隨機高斯矩陣Φ_M'的前M行作為s_d(t)第i列數據s_i(t)的壓縮采樣矩陣Φ_i，對s_i(t)進行隨機壓縮采樣，獲得第i列壓縮采樣數據s_i'(t)；

Step 3)若i整除T，轉到Step 4)，否則轉到Step 7)；

Step 4)在噪聲條件下，對第i列數據的壓縮采樣過程用公式表示為：s_i'(t)＝Φ_is_i(t)+n_e＝Φ_iΨ^-1S_i(f)^T+n_e＝A_iS_d(f)+n_e，其中Ψ^-1表示傅里葉逆變換算子，S_i(f)表示第i列距離像，A_i＝Φ_iΨ^-1，n_e表示噪聲，S_d(f)表示第d列距離像，采用貝葉斯壓縮感知算法恢復一維距離像S_i(f)，并記錄當前第i列數據估計的方差σ_i²；

Step 5)根據下式計算S_i(f)和S_i-t(f)的相關系數：

其中，S_i,j(f)表示S_i(f)中的第j個元素，j＝1,2,...,M'，表示S_i(f)的均值，若相關系數時，轉到Step 7)，若相關系數時，轉到Step 6)；

Step 6)計算方差比例系數ξ＝σ_i²/σ_i-1²，當ξ＞δ時，提高降采樣比例η，當ξ＜1/δ時，減小降采樣比例η；

Step 7)i＝i+1，如果i≤N，轉到Step 2)，如果i＞N，數據壓縮結束，輸出壓縮數據s_d'(t)；

步驟二：對降采樣后的數據進行虛部、實部分解，分別對虛部和實部數據進行重構，最后對重構的數據進行合并，恢復為原始數據；

所述步驟二具體為：

Step 1)初始化：

壓縮采樣矩陣選取參數向量M_CS＝[M₁,K,M_i,K,M_N],i＝1,2,K,N，壓縮數據s_d'(t)，隨機高斯矩陣Φ_M'，傅里葉逆變換算子Ψ^-1，迭代次數計數器i＝1，A＝[A₁,...,A_i,...,A_N]＝[Φ₁Ψ^-1,...,Φ_iΨ^-1,...,Φ_NΨ^-1]，其中Φ_i為隨機高斯矩陣Φ_M'的前M_i行；

Step 2)對壓縮采樣數據s_d'(t)進行實部和虛部分解，分解為實部s_real'(t)和虛部s_imag'(t)；

Step 3)根據公式s_i'(t)＝A_iS_i(f)+n_e＝Φ_iΨ^-1S_i(f)+n_e，s_i'(t)表示壓縮采樣后的第i列數據，S_i(f)表示第i列距離像，n_e表示噪聲，采用貝葉斯壓縮感知算法，分別對實部s_real'(t)和虛部s_imag'(t)的第i列數據進行貝葉斯壓縮感知重構，獲得S_real,i(f)和S_imag,i(f)；

Step 4)對S_real,i(f)和S_imag,i(f)進行合并，取實部與虛部峰值位置的算術均值作為他們共同峰值位置，合并得S_i(f)＝S_real,i(f)+S_imag,i(f)*j；

Step 5)i＝i+1，如果i≤N，轉到Step 2)，如果i＞N，重構結束，獲得距離像S_d(f)；

Step 6)利用重構的距離像S_d(f)進行成像。