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[發(fā)明專利]針對稀疏非均勻基線的層析SAR雙頻解模糊方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010765930.1 申請日: 2020-08-03
公開(公告)號: CN112034458B 公開(公告)日: 2022-02-08
發(fā)明(設計)人: 王巖;丁澤剛;李瑩;曾濤;龍騰 申請(專利權(quán))人: 北京理工大學
主分類號: G01S13/90 分類號: G01S13/90
代理公司: 北京理工大學專利中心 11120 代理人: 高會允
地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 針對 稀疏 均勻 基線 層析 sar 雙頻 模糊 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了針對稀疏非均勻基線的層析SAR雙頻解模糊方法,涉及雷達信號處理技術(shù)領域,能夠抑制稀疏非均勻基線導致的三維成像出現(xiàn)的大量虛假目標,提高圖像質(zhì)量。獲取稀疏非均勻基線的位置分布;取兩個頻點處高程向后向投影BP圖像共軛相乘的結(jié)果圖像,對結(jié)果圖像取峰值旁瓣比作為代價函數(shù),并以SAR的限制頻率作為約束條件構(gòu)建優(yōu)化方程并求解,得到兩個頻點的最優(yōu)值f1*,f2*。獲取在f1*,f2*頻點下的各條稀疏非均勻基線的TomoSAR數(shù)據(jù)。將屬于同一個頻點的TomoSAR數(shù)據(jù)歸為一組,分別進行層析處理,得到f1*,f2*頻點下的高程向坐標為z的網(wǎng)格的后向散射系數(shù)估計值并共軛相乘,得到解模糊圖像。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及雷達信號處理技術(shù)領域,具體涉及一種針對稀疏非均勻基線的層析SAR雙頻解模糊方法。

背景技術(shù)

層析合成孔徑雷達(TomoSAR)是傳統(tǒng)二維合成孔徑雷達(SAR)在第三維的擴展。層析技術(shù)利用一定數(shù)量、滿足一定分布的雷達運動軌跡獲得的二維SAR數(shù)據(jù),在高度向上再次進行孔徑合成,可以實現(xiàn)三維成像。然而在一些場景下,基線的位置分布和數(shù)量受到限制,數(shù)據(jù)采集量與分辨率存在矛盾,基線數(shù)量不足會導致模糊的出現(xiàn),而基線的非均勻分布則使模糊位置分布缺乏規(guī)律,提高了解模糊的難度,限制了高分辨層析SAR三維成像的發(fā)展。

對于數(shù)據(jù)量不足的問題,目前可以將壓縮感知用于層析SAR三維成像。壓縮感知理論指出,只要信號具有可壓縮性或在某個變換域具有稀疏性,那么就可以用一個不相關(guān)的觀測矩陣對信號進行由高維至低維的投影,投影的結(jié)果已包含足夠多的信息,接著通過求解一個優(yōu)化問題,完成對于原信號的高概率精確重構(gòu)或低誤差的近似重構(gòu)。壓縮感知理論可以解決在某一數(shù)據(jù)量的低分辨問題以及同一分辨率單元內(nèi)多個散射體的混疊問題。而對于稀疏基線導致的混疊,觀測矩陣不滿足壓縮感知要求的RIP條件,無法通過該方法解決。對于傳統(tǒng)譜估計方法,稀疏基線引起的混疊目標的高程測量值線性相關(guān),所以傳統(tǒng)譜估計方法不適用。對于很多情況,高程基線位置分布非均勻且不易改變,模糊位置分布缺乏規(guī)律,對應數(shù)學建模復雜,增加了解模糊的難度。

綜上,目前缺少能夠解決稀疏非均勻基線的高程向模糊問題的有效手段。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本發(fā)明提供了針對稀疏非均勻基線的層析SAR雙頻解模糊方法,能夠針對稀疏非均勻基線層析SAR進行雙頻解模糊方法,以抑制稀疏非均勻基線導致的三維成像出現(xiàn)的大量虛假目標,提高圖像質(zhì)量。

為達到上述目的,本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟:

步驟一、獲取稀疏非均勻基線的位置分布;取兩個頻點處高程向后向投影BP圖像共軛相乘的結(jié)果圖像,對結(jié)果圖像取峰值旁瓣比作為代價函數(shù),并以SAR的限制頻率作為約束條件構(gòu)建優(yōu)化方程。

步驟二、采用遺傳算法求解優(yōu)化方程,得到兩個頻點的最優(yōu)值f1*,f2*

步驟三、獲取在f1*,f2*頻點下的各條稀疏非均勻基線的TomoSAR數(shù)據(jù)Sn,f1,Sn,f2,其中,n為稀疏非均勻基線的序號,n=0,2,…,N-1,N為稀疏非均勻基線的數(shù)量,N與SAR對目標的成像次數(shù)相同。

步驟四、將屬于同一個頻點的TomoSAR數(shù)據(jù)歸為一組,分別對兩組TomoSAR數(shù)據(jù)進行層析處理,得到f1*,f2*頻點下的高程向坐標為z的網(wǎng)格的后向散射系數(shù)估計值

步驟五、將共軛相乘,得到解模糊圖像。

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