[發(fā)明專利]一種基于互質(zhì)陣列的分解與融合的三維SAR稀疏成像方法

有效

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• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110133656B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張曉玲;張星月;田博坤;王陽陽;黨麗薇
• 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

1.一種基于互質(zhì)陣列的分解與融合的三維SAR稀疏成像方法，其特征是它包括如下步驟：

步驟1、初始化陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)：

初始化陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)，包括：雷達(dá)載波波長，記為λ；雷達(dá)發(fā)射信號載頻，記為f_c；雷達(dá)發(fā)射信號帶寬，記為B_r；雷達(dá)發(fā)射脈沖時寬，記為T_r；雷達(dá)采樣頻率，記為F_s；雷達(dá)發(fā)射信號的調(diào)頻斜率，記為f_dr；雷達(dá)波束中心入射角，記為θ；電磁波在空氣中的傳播速度記做C；陣列平臺高度，記為H；方位向天線運(yùn)動軌跡長度，記為L_a；跨航向陣列長度，記為L_c；陣列雷達(dá)平臺觀測空間設(shè)為地面三維坐標(biāo)系，記為X-Y-Z，其中X表示水平面橫軸，Y表示水平面縱軸，Z表示水平面垂直軸；雷達(dá)系統(tǒng)距離向采樣點(diǎn)數(shù)，記為N_R；雷達(dá)方位向采樣點(diǎn)數(shù)，記為N_s；跨航向采樣點(diǎn)數(shù)，記為N_c；陣列天線各陣元位置，記為P(w)，其中，s為方位向慢時刻，l為跨航向采樣點(diǎn)位置，w為天線各陣元序號，N_sN_c為陣列天線的陣元總數(shù)；距離向快時刻記為t_k，t_k＝1,2,…,N_R；陣列天線各陣元位置矢量P(w)在SAR觀測方案設(shè)計中已經(jīng)確定；根據(jù)SAR成像系統(tǒng)方案和觀測方案，SAR成像方法需要的初始化成像系統(tǒng)參數(shù)均為已知；

步驟2、初始化陣列SAR的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)：

初始化陣列SAR的測場景目標(biāo)空間參數(shù)，包括：以雷達(dá)波束照射場斜距平面Y-R和垂直于該水平面向上的水平面橫軸X所構(gòu)成的空間直角坐標(biāo)系X-Y-R作為陣列SAR的觀測場景目標(biāo)空間Ω₀，其中，該觀測場景目標(biāo)空間的水平面橫軸X和縱軸Y與步驟1中雷達(dá)平臺觀測空間的水平面橫軸X和縱軸Y相同，R表示雷達(dá)距離向；

將觀測場景目標(biāo)空間Ω₀均勻劃分為大小相等的三維離散分辨單元網(wǎng)格，記為Ω₀(i,j,k)，其中i,j,k分別為自然整數(shù)，并且i＝1,2,…,N_X，j＝1,2,…,N_Y，k＝1,2,…,N_R，i記為Ω₀(i,j,k)在水平面橫軸X的第i個單元，j記為Ω₀(i,j,k)在水平面縱軸Y的第j個單元，k記為Ω₀(i,j,k)在距離向R的第k個單元，N_X、N_Y和N_R分別記為觀測場景目標(biāo)空間Ω₀在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R的單元網(wǎng)格總數(shù)，和d_r＝C/F_s/2分別記為單元網(wǎng)格在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R的相鄰單元間隔，其中，W_x為觀測場景目標(biāo)空間Ω₀的水平面橫軸X的場景范圍大小，W_y為觀測場景目標(biāo)空間Ω₀的水平面橫軸Y的場景范圍大小，C和F_s分別為步驟1中初始化的電磁波在空氣中的傳播速度和雷達(dá)采樣頻率；三維空間Ω₀(i,j,k)的維數(shù)為N_X×N_Y×N_R；初始化陣列SAR的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)均為已知；

步驟3、生成原始回波數(shù)據(jù)，并進(jìn)行距離向脈沖壓縮，得到脈沖壓縮后的回波數(shù)據(jù)：

陣列SAR的原始回波數(shù)據(jù)，記為s₀(t_k,w)，t_k＝1,2,…,N_R，w＝1,2,…,N_sN_c，其中，t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w為天線各陣元序號，N_R為步驟1中初始化雷達(dá)系統(tǒng)距離向采樣點(diǎn)數(shù)，N_s為步驟1中初始化雷達(dá)方位向采樣點(diǎn)數(shù)，N_c為步驟1中初始化跨航向采樣點(diǎn)數(shù)；在陣列SAR實(shí)際成像中，原始回波數(shù)據(jù)s₀(t_k,w)由數(shù)據(jù)接收機(jī)提供；

采用合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)距離向脈沖壓縮方法對原始回波數(shù)據(jù)s₀(t_k,w)，t_k＝1,2,…,N_R，w＝1,2,…,N_sN_c，進(jìn)行距離向脈沖壓縮，得到距離向壓縮后的陣列SAR回波數(shù)據(jù)，記做s_rc(t_k,w)；

步驟4、對步驟3陣列SAR回波數(shù)據(jù)分別進(jìn)行均勻稀疏采樣以及互質(zhì)采樣，得到均勻稀疏采樣和互質(zhì)采樣后的回波數(shù)據(jù)：

步驟4.1、初始化互為質(zhì)數(shù)的兩個整數(shù)，分別記為質(zhì)數(shù)M₁和質(zhì)數(shù)M₂；

步驟4.2、采用公式計算得到采樣間隔為M₁時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，記為N₁，其中，表示取整運(yùn)算符號，N_s為步驟1中初始化雷達(dá)方位向采樣點(diǎn)數(shù)，N_c為步驟1中初始化跨航向采樣點(diǎn)數(shù)；

對步驟3中得到的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s_rc(t_k,w)以及步驟1初始化的陣列天線各陣元位置P(w)，t_k＝1,2,…,N_R，w＝1,2,…,N_sN_c，采用均勻稀疏采樣方法，進(jìn)行采樣間隔為M₁的均勻稀疏采樣，得到對應(yīng)的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s₁(t_k,w₁)和陣列天線位置P(w₁)，w₁＝1,2,…,N₁，其中，t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₁表示采樣間隔為M₁時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N_R為步驟1中初始化雷達(dá)系統(tǒng)距離向采樣點(diǎn)數(shù)；

步驟4.3、采用公式計算得到采樣間隔為M₂時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，記為N₂，其中表示取整運(yùn)算符號，N_s為步驟1中初始化雷達(dá)方位向采樣點(diǎn)數(shù)，N_c為步驟1中初始化跨航向采樣點(diǎn)數(shù)；

對步驟3中得到的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s_rc(t_k,w)以及步驟1初始化的陣列天線各陣元位置P(w)，t_k＝1,2,…,N_R，w＝1,2,…,N_sN_c，采用均勻稀疏采樣方法，進(jìn)行采樣間隔為M₂的均勻稀疏采樣，得到對應(yīng)的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s₂(t_k,w₂)和陣列天線位置P(w₂)，w₂＝1,2,…,N₂，其中，t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₂表示采樣間隔為M₂時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N_R為步驟1中初始化雷達(dá)系統(tǒng)距離向采樣點(diǎn)數(shù)；

步驟4.4、采用公式N₀＝N₁+N₂，計算得到互質(zhì)采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)數(shù)，記為N₀，其中，N₁為步驟4.2得到的采樣間隔為M₁時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N₂為步驟4.3得到的采樣間隔為M₂時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)；

對步驟3中得到的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s_rc(t_k,w)以及步驟1初始化的陣列天線各陣元位置P(w)，t_k＝1,2,…,N_R，w＝1,2,…,N_sN_c，采用互質(zhì)采樣方法，進(jìn)行互質(zhì)采樣，得到對應(yīng)的距離壓縮后的回波數(shù)據(jù)s₀(t_k,w₀)和陣列天線位置P(w₀)，w₀＝1,2,…,N₀，其中，t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₀表示互質(zhì)采樣后的各陣元序號，N_R為步驟1中初始化雷達(dá)系統(tǒng)距離向采樣點(diǎn)數(shù)，N_s為步驟1中初始化雷達(dá)方位向采樣點(diǎn)數(shù)，N_c為步驟1中初始化跨航向采樣點(diǎn)數(shù)；

步驟5、分別根據(jù)步驟4均勻稀疏采樣以及互質(zhì)采樣后的SAR距離壓縮后的數(shù)據(jù)構(gòu)造測量矩陣：

步驟5.1、根據(jù)步驟1初始化得到的陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)、步驟2初始化得到的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)和步驟4得到的采樣間隔為M₁的均勻稀疏采樣后的陣列天線位置P(w₁)，w₁＝1,2,…,N₁，采用壓縮感知SAR測量矩陣構(gòu)造方法，得到采樣間隔為M₁的均勻稀疏采樣后回波數(shù)據(jù)的測量矩陣，記為A₁，測量矩陣A₁的維數(shù)大小為N₁×N_XN_Y，其中，w₁表示采樣間隔為M₁時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N₁為步驟4.2得到的采樣間隔為M₁時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X和N_Y分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X和水平縱軸Y的單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟5.2、根據(jù)步驟1初始化得到的陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)、步驟2初始化得到的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)和步驟4得到的采樣間隔為M₂的均勻稀疏采樣后的陣列天線位置P(w₂)，w₂＝1,2,…,N₂，采用壓縮感知SAR測量矩陣構(gòu)造方法，得到采樣間隔為M₂的均勻稀疏采樣后回波數(shù)據(jù)的測量矩陣，記為A₂，測量矩陣A₂的維數(shù)大小為N₂×N_XN_Y，其中，w₂表示采樣間隔為M₂時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N₂為步驟4.3得到的采樣間隔為M₂時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X和N_Y分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X和水平縱軸Y的單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟5.3、利用步驟1初始化得到的陣列SAR系統(tǒng)參數(shù)、步驟2初始化得到的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)和步驟4得到的互質(zhì)采樣后陣列天線位置P(w₀)，w₀＝1,2,…,N₀，采用壓縮感知SAR測量矩陣構(gòu)造方法，得到互質(zhì)采樣后回波數(shù)據(jù)的測量矩陣，記為A₀，測量矩陣A₀的維數(shù)大小為N₀×N_XN_Y，其中，w₀表示互質(zhì)采樣后的各陣元序號，N₀為互質(zhì)采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X和N_Y分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X和水平縱軸Y的單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟6、采用基于迭代最小化稀疏貝葉斯重構(gòu)(SBRIM)方法進(jìn)行稀疏成像：

步驟6.1、根據(jù)回波信號s₁(t_k,w₁)與測量矩陣A₁，t_k＝1,2,…,N_R，w₁＝1,2,…,N₁，采用基于迭代最小化稀疏貝葉斯稀疏重構(gòu)(SBRIM)成像算法，進(jìn)行成像處理，得到采樣間隔為M₁的均勻稀疏采樣后回波數(shù)據(jù)稀疏重構(gòu)成像結(jié)果，記為其中，的維數(shù)為N_R×N_XN_Y，維數(shù)為N_R×1，i＝1,2,…,N_XN_Y，其中t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₁表示采樣間隔為M₁時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N₁為步驟4.2得到的采樣間隔為M₁時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X、N_Y和N_R分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟6.2、根據(jù)回波信號s₂(t_k,w₂)與測量矩陣A₂，t_k＝1,2,…,N_R，w₂＝1,2,…,N₂，采用基于迭代最小化稀疏貝葉斯稀疏重構(gòu)(SBRIM)成像算法，進(jìn)行成像處理，得到采樣間隔為M₂的均勻稀疏采樣后回波數(shù)據(jù)稀疏重構(gòu)成像結(jié)果，記為其中的維數(shù)為N_R×N_XN_Y，維數(shù)為N_R×1，i＝1,2,…,N_XN_Y，其中t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₂表示采樣間隔為M₂時均勻稀疏采樣后的各陣元序號，N₂為步驟4.3得到的采樣間隔為M₂時，均勻稀疏采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X、N_Y和N_R分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟6.3、根據(jù)回波信號s₀(t_k,w₀)與測量矩陣A₀，t_k＝1,2,…,N_R，w₀＝1,2,…,N₀，采用基于迭代最小化稀疏貝葉斯稀疏重構(gòu)(SBRIM)成像算法，進(jìn)行成像處理，得到互質(zhì)采樣后回波數(shù)據(jù)稀疏重構(gòu)成像結(jié)果，記為其中的維數(shù)為N_R×N_XN_Y，維數(shù)為N_R×1，i＝1,2,…,N_XN_Y，其中t_k為步驟1中初始化的距離向快時間，w₀表示互質(zhì)采樣后的各陣元序號，N₀為互質(zhì)采樣后的SAR陣列系統(tǒng)采樣點(diǎn)總數(shù)，N_X、N_Y和N_R分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R單元網(wǎng)格總數(shù)；

步驟7、對均勻稀疏采樣以及互質(zhì)采樣后得到稀疏成像結(jié)果進(jìn)行柵瓣抑制融合：

初始化一個維數(shù)為N_R×N_XN_Y的矩陣，記為其中其中，N_X、N_Y和N_R分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R單元網(wǎng)格總數(shù)；

采用公式將步驟6得到的成像結(jié)果和的逐個元素進(jìn)行比較，其中，abs表示取絕對值運(yùn)算，min表示最小值計算，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置運(yùn)算；計算得到α_i(k)、β_i(k)和γ_i(k)的最小值將中的第k個元素賦值為即

根據(jù)得到矩陣S第i個元素重新賦值后的的值；

根據(jù)得到重新賦值后的矩陣S，S即為柵瓣融合抑制后的稀疏重構(gòu)結(jié)果，其中

步驟8、重新排列得到最終的三維稀疏成像結(jié)果：

將步驟7得到的N_R×N_XN_Y維稀疏重構(gòu)結(jié)果S，采用矩陣維度轉(zhuǎn)換方法，得到N_X×N_Y×N_R的三維重構(gòu)結(jié)果，記為I，I即為互質(zhì)陣列分解與融合后三維稀疏成像結(jié)果，其中N_X、N_Y和N_R分別為步驟2中初始化觀測場景目標(biāo)空間在水平橫軸X、水平縱軸Y和距離向R單元網(wǎng)格總數(shù)；

至此，得到基于陣列分解與融合三維SAR稀疏成像結(jié)果，整個方法結(jié)束。