一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法技术

本发明专利技术公开了提出了一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，该方法首先对互质阵列以及互质阵列的子阵列分别采用压缩感知迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法分别进行成像，得到三幅合成孔径雷达图像后，再将得到的成像结果进行融合，得到最终基于阵列分解与融合三维SAR稀疏成像结果。本发明专利技术是结合互质采样方法及压缩感知稀疏重构方法优势，利用互质采样不仅可以降低采样数据，相对于传统随机采样方式更易于系统实现；与传统稀疏成像方法相比，本发明专利技术方法能有效抑制栅瓣和虚假目标，提高成像质量。

A Sparse Imaging Method for 3D SAR Based on Decomposition and Fusion of Mutual Prime Array

【技术实现步骤摘要】
一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法
本专利技术属于雷达
，它特别涉及了合成孔径雷达(SAR)成像

技术介绍
合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)，作为一种具有全天时、全天候、信息量丰富的遥感成像技术，已成为当今对地观测的重要手段，在地形图像生成、目标探测与侦察、目标精确打击、国土资源勘查和自然灾害监测等国民经济与军事领域得到越来越广泛的应用，详见文献“刘国祥,丁晓利,陈永奇,等极具潜力的空间对地观测新技术--合成孔径雷达干涉[J].地球科学进展,2000,15(6):734-740”。传统的SAR成像一般只具有二维成像分辨率，在一些起伏比较大的地方比如陡峭的山峰、峡谷以及城市中矗立挺拔的高楼时，传统SAR成像存在的失真(阴影遮挡效应、空间模糊、顶底倒置等)导致空间的一些重要信息(比如高度)丢失，成像结果已不能反映实际场景的三维信息，因此三维成像已经成为SAR成像技术发展的迫切要求。目前常见的三维成像技术有圆周SAR(CircularSAR)三维成像、层析SAR(TomographySAR)三维成像、阵列SAR(ArraySAR，ASAR)三维成像。阵列SAR三维成像的基本原理是在切航迹向添加阵列天线，通过沿航迹向平台的飞行形成虚拟的面阵进而获得二维分辨率，距离向再通过脉冲压缩技术获得第三维的分辨率。相比于圆周SAR三维成像，阵列SAR三维成像不需要圆周运动的轨迹；相比于层析SAR三维成像需要航过多次，阵列SAR三维成像只需一次航过，所以阵列SAR三维成像相对于层析SAR和圆周SAR三维成像有更强的灵活性。目前阵列SAR三维成像技术在地形测绘、城市测绘、灾难救援、军事探测等领域发挥着重要的作用。传统基于匹配滤波的SAR成像方法的分辨率受到限制，具体来说就是距离向的分辨率受信号带宽的影响，沿航迹向分辨率受合成孔径长度的影响，跨航迹向的分辨率受阵列天线的影响。尤其是跨航迹向的分辨率，如果要提高分辨率，就必须阵列天线足够长，而且为了避免成像过程中出现栅瓣，相邻阵元间距必须要满足小于信号波长的一半，因此在固定长度的天线阵列中，阵元数目巨大。如果观测场景是稀疏的，利用很少的采样数可以实现目标场景的高分辨率成像，但是随机采样的阵列模式硬件复杂度较高，实现困难，而互质阵列是采用一对共用第一个阵元且采样间隔互质的均匀稀疏采样子阵列构成的稀疏阵列结构，阵列实现简单，硬件容易实现。但是阵列天线中阵元的数目和位置决定了压缩感知测量矩阵的相邻阵列之间互相关性增大，信号串扰严重，成像存在虚假目标，成像质量下降。
技术实现思路
针对稀疏成像中出现的栅瓣和虚假目标问题，本专利技术结合互质采样技术和迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法，提出了一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，该方法首先对互质阵列以及互质阵列的子阵列分别采用压缩感知迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法分别进行成像，得到三幅合成孔径雷达图像后，再将得到的成像结果进行融合，得到最终的SAR图像。本专利技术具有相对传统随机采样方式更便于系统实现的特点，并且相对传统稀疏成像方法，本专利技术所提方法能有效抑制栅瓣和虚假目标，提高成像质量。为了方便描述本专利技术的内容，首先作以下术语定义：定义1、阵列合成孔径雷达(LASAR)阵列合成孔径雷达成像是将线性阵列天线固定于载荷运动平台上并与平台运动方向垂直，结合运动平台的运动以合成二维平面阵列以实现阵列二维平面成像，再利用雷达波束向回波延时实现距离一维成像，从而实现观测目标三维成像的一种合成孔径雷达技术，详见文献“刘向阳,王静,牛德智,等.前视阵列SAR回波稀疏采样及其三维成像方法[J].电子学报,2017,45(1):74-82”。定义2、标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩是指利用合成孔径雷达发射信号参数，采用匹配滤波技术对合成孔径雷达的距离向信号进行信号聚焦成像的过程，详见文献“雷达成像技术，保铮，邢孟道，王彤，电子工业出版社，2005”。定义3、阵列SAR的沿航迹向、切航迹向、距离向将雷达平台运动的方向叫做沿航迹向(方位向)，将垂直于沿航迹向的方向叫做切航迹向，将垂直于阵列平面的方向叫做距离向，详见文献“阵列三维合成孔径雷达稀疏成像技术研究，韦顺军，2013”。定义4、阵列SAR的快时刻和慢时刻阵列SAR运动平台飞过一个方位向合成孔径长度所需要的时间称为慢时刻，雷达系统以一定时间长度的重复周期发射接收脉冲，因此慢时刻可以表示为一个以脉冲重复周期为步长的离散化时间变量，其中每一个脉冲重复周期离散时间变量值为一个慢时刻。快时刻是指在一个脉冲重复周期内，距离向采样回波信号的时间间隔变量。详见文献“合成孔径雷达成像原理，皮一鸣等编著，电子科技大学出版社出版”。定义5、标准合成孔径雷达原始回波仿真方法合成孔径雷达原始回波仿真方法是指基于合成孔径雷达成像原理仿真出一定系统参数条件下具有合成孔径雷达回波信号特性的原始信号的方法，详见文献“张朋，合成孔径雷达回波信号仿真研究，西北工业大学博士论文，2004”。定义6、合成孔径雷达成像空间合成孔径雷达投影成像空间时指在合成孔径雷达数据成像时选取的成像空间，合成孔径雷达成像需要将回波数据投影到该成像空间进行聚焦处理。一般的，合成孔径雷达成像空间选择斜距平面坐标系或者水平地面坐标系。定义7、标准压缩感知合成孔径雷达测量矩阵构造方法压缩感知合成孔径雷达测量矩阵构造方法是指给定雷达系统参数、平台轨迹参数以及成像空间参数等所需的参数条件下，利用合成孔径雷达系统与成像空间中网格点的时延相位构造压缩感知测量矩阵，该测量矩阵与成像空间中目标真实散射系数向量相乘即可得到合成孔径雷达回波数据，详见参考文献“WeiSJ,ZhangXL,ShiJ,etal.SparseReconstructionforSARimagingbasedoncompressedsensing[J].ProgressInElectromagneticsResearch,2010,109:63-81”定义8、压缩感知稀疏重构理论如果一个信号是稀疏的或可压缩的，那么该信号就可以用远低于奈奎斯特采样定理所要求的采样率来无失真的重构出该信号。如果信号稀疏，并且测量矩阵满足不相干和RIP属性，使用压缩感知恢复的信号稀疏重建可以通过求解以下最优化问题来实现：其中，是恢复出的信号，α是稀疏信号，y是测量信号，Θ是测量矩阵，ε是噪声门限。详见文献“阵列三维合成孔径雷达稀疏成像技术研究，韦顺军，2013”。定义9、基于迭代最小化稀疏贝叶斯稀疏重构(SBRIM)成像算法迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SparsityBayesianRecoveryviaIterativeMinimum)成像算法由电子科技大学的韦顺军副教授于2011年提出。详见文献“基于贝叶斯估计的阵列SAR三维稀疏重构成像算法，韦顺军，2011”定义10、均匀稀疏采样均匀稀疏采样是指将信号按照一定的采样间隔进行划分，其中采样间隔大于等于奈奎斯特采样间隔。详见文献“基于稀疏采样阵列优化的APG-MUSIC算法，宋虎，蒋迺倜，刘溶，李洪涛，(2018)，电子与信息学报，v本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，其特征是它包括如下步骤：步骤1、初始化阵列SAR系统参数：初始化阵列SAR系统参数，包括：雷达载波波长，记为λ；雷达发射信号载频，记为fc；雷达发射信号带宽，记为Br；雷达发射脉冲时宽，记为Tr；雷达采样频率，记为Fs；雷达发射信号的调频斜率，记为fdr；雷达波束中心入射角，记为θ；电磁波在空气中的传播速度记做C；阵列平台高度，记为H；方位向天线运动轨迹长度，记为L_a；跨航向阵列长度，记为L_c；阵列雷达平台观测空间设为地面三维坐标系，记为X‑Y‑Z，其中X表示水平面横轴，Y表示水平面纵轴，Z表示水平面垂直轴；雷达系统距离向采样点数，记为NR；雷达方位向采样点数，记为Ns；跨航向采样点数，记为Nc；阵列天线各阵元位置，记为P(w)，

【技术特征摘要】
1.一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，其特征是它包括如下步骤：步骤1、初始化阵列SAR系统参数：初始化阵列SAR系统参数，包括：雷达载波波长，记为λ；雷达发射信号载频，记为fc；雷达发射信号带宽，记为Br；雷达发射脉冲时宽，记为Tr；雷达采样频率，记为Fs；雷达发射信号的调频斜率，记为fdr；雷达波束中心入射角，记为θ；电磁波在空气中的传播速度记做C；阵列平台高度，记为H；方位向天线运动轨迹长度，记为L_a；跨航向阵列长度，记为L_c；阵列雷达平台观测空间设为地面三维坐标系，记为X-Y-Z，其中X表示水平面横轴，Y表示水平面纵轴，Z表示水平面垂直轴；雷达系统距离向采样点数，记为NR；雷达方位向采样点数，记为Ns；跨航向采样点数，记为Nc；阵列天线各阵元位置，记为P(w)，其中，s为方位向慢时刻，l为跨航向采样点位置，w为天线各阵元序号，NsNc为阵列天线的阵元总数；距离向快时刻记为tk，tk＝1,2,…,NR；阵列天线各阵元位置矢量P(w)在SAR观测方案设计中已经确定；根据SAR成像系统方案和观测方案，SAR成像方法需要的初始化成像系统参数均为已知；步骤2、初始化阵列SAR的观测场景目标空间参数：初始化阵列SAR的测场景目标空间参数，包括：以雷达波束照射场斜距平面Y-R和垂直于该水平面向上的水平面横轴X所构成的空间直角坐标系X-Y-R作为阵列SAR的观测场景目标空间Ω0，其中，该观测场景目标空间的水平面横轴X和纵轴Y与步骤1中雷达平台观测空间的水平面横轴X和纵轴Y相同，R表示雷达距离向；将观测场景目标空间Ω0均匀划分为大小相等的三维离散分辨单元网格，记为Ω0i,j,k，其中i,j,k分别为自然整数，并且i＝1,2,…,NX，j＝1,2,…,NY，k＝1,2,…,NR，i记为Ω0i,j,k在水平面横轴X的第i个单元，j记为Ω0i,j,k在水平面纵轴Y的第j个单元，k记为Ω0i,j,k在距离向R的第k个单元，NX、NY和NR分别记为观测场景目标空间Ω0在水平横轴X、水平纵轴Y和距离向R的单元网格总数，和dr＝C/Fs/2分别记为单元网格在水平横轴X、水平纵轴Y和距离向R的相邻单元间隔，其中，Wx为观测场景目标空间Ω0的水平面横轴X的场景范围大小，Wy为观测场景目标空间Ω0的水平面横轴Y的场景范围大小，C和Fs分别为步骤1中初始化的电磁波在空气中的传播速度和雷达采样频率；三维空间Ω0i,j,k的维数为NX×NY×NR；初始化阵列SAR的观测场景目标空间参数均为已知；步骤3、生成原始回波数据，并进行距离向脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波数据：阵列SAR的原始回波数据，记为s0(tk,w)，tk＝1,2,…,NR，w＝1,2,…,NsNc，其中，tk为步骤1中初始化的距离向快时间，w为天线各阵元序号，NR为步骤1中初始化雷达系统距离向采样点数，Ns为步骤1中初始化雷达方位向采样点数，Nc为步骤1中初始化跨航向采样点数；在阵列SAR实际成像中，原始回波数据s0(tk,w)由数据接收机提供；采用标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩方法对原始回波数据s0(tk,w)，tk＝1,2,…,NR，w＝1,2,…,NsNc，进行距离向脉冲压缩，得到距离向压缩后的阵列SAR回波数据，记做src(tk,w)；步骤4、对步骤3阵列SAR回波数据分别进行均匀稀疏采样以及互质采样，得到均匀稀疏采样和互质采样后的回波数据：步骤4.1、初始化互为质数的两个整数，分别记为质数M1和质数M2；步骤4.2、采用公式计算得到采样间隔为M1时，均匀稀疏采样后的SAR阵列系统采样点总数，记为N1，其中，表示取整运算符号，Ns为步骤1中初始化雷达方位向采样点数，Nc为步骤1中初始化跨航向采样点数；对步骤3中得到的距离压缩后的回波数据src(tk,w)以及步骤1初始化的阵列天线各阵元位置P(w)，tk＝1,2,…,NR，w＝1,2,…,NsNc，采用标准均匀稀疏采样方法，进行采样间隔为M1的均匀稀疏采样，得到对应的距离压缩后的回波数据s1(tk,w1)和阵列天线位置P(w1)，w1＝1,2,…,N1，其中，tk为步骤1中初始化的距离向快时间，w1表示采样间隔为M1时均匀稀疏采样后的各阵元序号，NR为步骤1中初始化雷达系统距离向采样点数；步骤4.3、采用公式计算得到采样间隔为M2时，均匀稀疏采样后的SAR阵列系统采样点总数，记为N2，其中表示取整运算符号，Ns为步骤1中初始化雷达方位向采样点数，Nc为步骤1中初始化跨航向采样点数；对步骤3中得到的距离压缩后的回波数据src(tk,w)以及步骤1初始化的阵列天线各阵元位置P(w)，tk＝1,2,…,NR，w＝1,2,…,NsNc，采用标准均匀稀疏采样方法，进行采样间隔为M2的均匀稀疏采样，得到对应的距离压缩后的回波数据s2(tk,w2)和阵列天线位置P(w2)，w2＝1,2,…,N2，其中，tk为步骤1中初始化的距离向快时间，w2表示采样间隔为M2时均匀稀疏采样后的各阵元序号，NR为步骤1中初始化雷达系统距离向采样点数；步骤4.4、采用公式N0＝N1+N2，计算得到互质采样后的SAR阵列系统采样点数，记为N0，其中，N1为步骤4.2得到的采样间隔为M1时，均匀稀疏采样后的SAR阵列系统采样点总数，N2为步骤4.3得到的采样间隔为M2时，均匀稀疏采样后的SAR阵列系统采样点总数；对步骤3中得到的距离压缩后的回波数据src(tk,w)以及步骤1初始化的阵列天线各阵元位置P(w)，tk＝1,2,…,NR，w＝1,2,…,NsNc，采用标准的互质...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓玲，张星月，田博坤，王阳阳，党丽薇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51