[發(fā)明專利]基于近似觀測矩陣的聚束SAR壓縮感知成像方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010630135.1
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111722227B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王昕;喬玲
• 申請（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G06F17/14;G06F17/16
• 代理公司: 南京正聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

本發(fā)明是一種基于近似觀測矩陣的聚束SAR壓縮感知成像方法，包括如下步驟：步驟一、基于尺度變換的極坐標(biāo)格式算法得到距離向尺度變換的矩陣形式；步驟二、基于尺度變換的極坐標(biāo)格式算法得到方位向尺度變換的矩陣形式；步驟三、根據(jù)步驟一和步驟二的結(jié)果推導(dǎo)出極坐標(biāo)格式算法成像過程的矩陣表達(dá)形式，步驟四、根據(jù)步驟三得到的雷達(dá)投影矩陣的信號模型，推導(dǎo)出逆成像過程的信號模型；步驟五、將上述步驟得到的PFA成像過程和逆成像過程和基于近似觀測矩陣的迭代閾值收縮算法構(gòu)建CS重建模型。該發(fā)明對PFA成像過程進(jìn)行稀疏約束，PFA成像在SAR領(lǐng)域應(yīng)用的范圍更加寬泛，與傳統(tǒng)的精確測量矩陣相比，大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲內(nèi)存。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是涉及一種基于近似觀測矩陣的聚束SAR壓縮感知成像方法。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)通?；诰€性航跡發(fā)射和接收信號，回波相干處理后實(shí)現(xiàn)全天時(shí)、全天候探測成像。在SAR系統(tǒng)中，雷達(dá)沿其路徑發(fā)射一系列脈沖，并接收從目標(biāo)散射的回波即原始數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)上，場景的重建是通過基于極坐標(biāo)格式算法(PFA)來實(shí)現(xiàn)圖像的聚焦，該算法高效，但分辨率和覆蓋度不斷提高的SAR成像需要越來越多的測量、存儲和下行鏈路帶寬，然而，當(dāng)前的系統(tǒng)硬件經(jīng)常妨礙這種高尺寸的應(yīng)用。

近年來，壓縮感知技術(shù)的發(fā)展使得我們可以用比奈奎斯特要求的更少的測量數(shù)據(jù)重建稀疏或可壓縮信號。近年來在雷達(dá)系統(tǒng)上出現(xiàn)了一些應(yīng)用，其中主要涉及如何利用計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)簡化數(shù)據(jù)采集過程以及將CS技術(shù)應(yīng)用到雷達(dá)成像領(lǐng)域的潛在可能性。現(xiàn)有公開發(fā)表文獻(xiàn)中，許多專家學(xué)者提出通過在頻域中對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，提出了基于CS的框架，但是，這些工作實(shí)際上不適用于希望在時(shí)域進(jìn)行采樣的CS-SAR系統(tǒng)；另外，在大多數(shù)的文獻(xiàn)中都是通過將SAR觀測函數(shù)精確地離散化為觀測矩陣，同時(shí)直接由CS求解，提出了更通用的CS-SAR模型。所有這些工作都充分證明，與傳統(tǒng)的SAR成像方法相比，CS-SAR確實(shí)具有一些獨(dú)有的優(yōu)勢，例如，放寬所需的測量值，減少旁瓣以及進(jìn)一步抑制噪聲，但是，在所有應(yīng)用程序中，都觀察到了嚴(yán)重的缺點(diǎn)：與傳統(tǒng)方法相比，CS-SAR模型的計(jì)算復(fù)雜度和存儲成本要高得多，因此將其應(yīng)用于大場景條件下效率很低，相關(guān)文獻(xiàn)將MF(匹配濾波)和CS結(jié)合形成新的CS-SAR成像方法，降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲成本，但是該方法基于MF的成像過程，該成像過程較簡單，應(yīng)用范圍較少。

因此有必要設(shè)計(jì)一種應(yīng)用更為廣泛的稀疏成像方法，降低計(jì)算復(fù)雜度和存儲內(nèi)存。

發(fā)明內(nèi)容

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于近似觀測矩陣的聚束SAR壓縮感知成像方法，本發(fā)明利用PFA的成像過程，推導(dǎo)出雷達(dá)投影矩陣的信號模型，將CS-SAR框架中的精確觀測函數(shù)替換為基于PFA成像過程的逆過程得到的近似觀測模型，通過迭代收縮閾值算法，降低計(jì)算復(fù)雜度和存儲內(nèi)存。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明是一種基于近似觀測矩陣的聚束SAR壓縮感知成像方法，所述方法包括如下步驟：

步驟一、基于尺度變換的極坐標(biāo)格式算法得到距離向尺度變換的矩陣形式；

步驟二、基于尺度變換的極坐標(biāo)格式算法得到方位向尺度變換的矩陣形式；

步驟三、根據(jù)步驟一和步驟二的結(jié)果推導(dǎo)出極坐標(biāo)格式算法成像過程的矩陣表達(dá)形式，即得到雷達(dá)投影矩陣的信號模型，進(jìn)一步的得到PFA成像過程信號模型；

步驟四、根據(jù)步驟三得到的雷達(dá)投影矩陣的信號模型，推導(dǎo)出逆成像過程的信號模型；也就是PFA逆成像過程信號模型；

步驟五、將上述步驟得到的PFA成像過程和逆成像過程和基于近似觀測矩陣的迭代閾值收縮算法構(gòu)建CS重建模型。

本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)在于：在所述步驟一中，距離向尺度變換的實(shí)現(xiàn)過程中需要的二次相位函數(shù)和濾波函數(shù)如下：