[發(fā)明專利]基于壓縮感知的條帶式合成孔徑雷達(dá)非稀疏場(chǎng)景成像方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610284244.6
• 申請(qǐng)日: 2016-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN105954750B
• 公開（公告）日: 2018-02-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李剛;楊曉宇;張慶軍;唐志華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué);中國(guó)空間技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G01S13/90
• 分類號(hào): G01S13/90
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11201
• 代理人: 廖元秋

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達(dá)成像技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于距離多普勒壓縮感知的條帶式星載合成孔徑雷達(dá)對(duì)非稀疏場(chǎng)景成像方法。

背景技術(shù)

合成孔徑雷達(dá)(SAR，Synthetic Aperture Radar)是一種高分辨率成像雷達(dá)，能夠全天時(shí)、全天候、大區(qū)域、高分辨地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行主動(dòng)觀測(cè)，不受天氣、光線、氣候等條件的影響，在雷達(dá)成像領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。SAR在距離向上通過發(fā)射大帶寬信號(hào)獲得高分辨率，在方位向上依靠雷達(dá)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)等效形成長(zhǎng)合成孔徑來獲得高分辨率。由于SAR在雷達(dá)成像領(lǐng)域所具備的優(yōu)越性，SAR成像算法的研究一直是一大熱點(diǎn)。

傳統(tǒng)的條帶式星載SAR成像算法主要是基于脈沖壓縮的理論，對(duì)回波數(shù)據(jù)完成聚焦成像操作。距離多普勒算法(RDA)是最經(jīng)典的SAR成像算法之一。該算法在距離和方位兩個(gè)方向上利用匹配濾波完成脈沖壓縮，將二維的成像過程分割成兩個(gè)一維操作；并根據(jù)距離和方位上的大尺度時(shí)間差異，在兩個(gè)一維操作之間完成距離單元徙動(dòng)校正(RCMC)，對(duì)距離和方位數(shù)據(jù)進(jìn)行解耦。為了提高處理的效率，兩個(gè)維度的匹配濾波卷積操作都轉(zhuǎn)換到頻域通過相乘實(shí)現(xiàn)。為了處理較大斜視角下的數(shù)據(jù)，距離多普勒算法引入了二次距離壓縮(SRC)來補(bǔ)償距離-方位目標(biāo)相位歷程的耦合，從而有助于消除斜視和大孔徑下的相位耦合畸變。

分辨率是衡量雷達(dá)成像質(zhì)量的重要指標(biāo)，根據(jù)雷達(dá)分辨理論，SAR系統(tǒng)分辨率由雷達(dá)信號(hào)的帶寬決定。而根據(jù)奈奎斯特采樣定理，系統(tǒng)的實(shí)采樣頻率必須至少為兩倍的雷達(dá)信號(hào)帶寬。更高的分辨率需要更高的帶寬和采樣率，也意味著更高的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸需求以及更復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。對(duì)于星載合成孔徑雷達(dá)，下行數(shù)據(jù)鏈路帶寬成為了提高雷達(dá)成像分辨率的瓶頸，RDA等傳統(tǒng)的成像算法已經(jīng)很難滿足高分辨率的需求，尋找新的數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理的方法變得十分迫切。

壓縮感知(CS,Compressed Sensing)理論利用信號(hào)的稀疏性，對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣，通過稀疏重構(gòu)的算法恢復(fù)出原始信號(hào)。利用壓縮感知理論設(shè)計(jì)的新型SAR成像算法，其信號(hào)采樣率不再受奈奎斯特采樣定理的限制，從而降低了信號(hào)采樣率和傳輸數(shù)據(jù)量，可以突破傳統(tǒng)算法所遭遇的瓶頸。

近年來，學(xué)術(shù)界開展了將壓縮感知理論引入雷達(dá)成像的研究。Baraniuk等人首次提出可將壓縮感知理論引入雷達(dá)成像中。Potter等人研究了在雷達(dá)成像處理中采用稀疏重建算法以及隨機(jī)采樣策略。Ender等人從現(xiàn)有雷達(dá)系統(tǒng)的框架出發(fā)，提出了基于壓縮感知的雷達(dá)系統(tǒng)從理論到實(shí)用所面臨的一些問題。下面重點(diǎn)介紹兩個(gè)具有代表性的壓縮感知SAR成像技術(shù)的主要貢獻(xiàn)以及存在的不足。

1.S.Samadi.,and M.A.Masnadi-Shirazi.,Sparse representation based synthetic aperture radar imaging,IET Radar Sonar Navig.,vol.5,no.2,pp.182–193,Feb.2011.

文章中提出一種基于壓縮感知的SAR成像算法。該算法考察待恢復(fù)信號(hào)基于過完備字典建立的稀疏表征。成像的目標(biāo)場(chǎng)景幅度通常在一些變換域例如小波域、DCT域具備稀疏性，通過對(duì)應(yīng)的過完備字典對(duì)場(chǎng)景幅度進(jìn)行稀疏表征，并建立場(chǎng)景幅度稀疏表征系數(shù)和場(chǎng)景相位信息的聯(lián)合優(yōu)化問題。SAR成像的過程轉(zhuǎn)化成了對(duì)該聯(lián)合優(yōu)化問題的求解，從而重建出場(chǎng)景幅度，并估計(jì)出場(chǎng)景相位信息。文章中提到了求解該聯(lián)合優(yōu)化問題的坐標(biāo)下降方法，但算法的收斂性并沒有給出證明。

上述文章中的壓縮感知SAR成像算法和傳統(tǒng)的成像算法相比，能在降低雷達(dá)回波數(shù)據(jù)量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)非稀疏目標(biāo)場(chǎng)景的成像工作，但是不足之處在于聯(lián)合優(yōu)化問題的求解算法復(fù)雜度大，而且算法的收斂性沒有得到準(zhǔn)確論證。

2.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所的吳一戎,洪文,張冰塵等人在“稀疏微波成像研究進(jìn)展[J]”文章中(雷達(dá)學(xué)報(bào)，2014,3(4):383–395.)

提出了直接從原始數(shù)據(jù)域進(jìn)行稀疏SAR成像的算法框架。該算法先基于奈奎斯特采樣定理對(duì)雷達(dá)接收回波完成采樣，然后對(duì)距離向和方位向數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽取，建立回波數(shù)據(jù)觀測(cè)值和場(chǎng)景散射點(diǎn)強(qiáng)度之間的稀疏表征關(guān)系，再利用稀疏重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)距離/方位的聯(lián)合重建。該算法避免了對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的一系列復(fù)雜的預(yù)處理工作，簡(jiǎn)化了雷達(dá)成像系統(tǒng)復(fù)雜度，降低了雷達(dá)成像所需的回波數(shù)據(jù)量。同時(shí)，針對(duì)直接從原始數(shù)據(jù)域進(jìn)行稀疏重建的龐大計(jì)算量的問題，該文章中提出了基于回波模擬算子的稀疏SAR成像算法快速實(shí)現(xiàn)，對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行二維解耦，使計(jì)算效率由O(N²)提高至O(NlogN)。