基于StaggeredSAR体制低过采样率下数据重建方法技术

基于StaggeredSAR体制低过采样率下数据重建方法，本发明专利技术涉及低过采样率条件下数据重建的方法。本发明专利技术的目的是为了解决现有重建算法大多是将缺失的数据恢复，并将方位维非均匀数据重采样成均匀数据，再按照传统SAR成像算法实现图像聚焦，在低过采样率下往往会导致重建图像质量下降的问题。过程为：一：建立StaggeredSAR回波模型；二：利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；三：建立StaggeredSAR数据重建的非均匀观测模型；四：根据三得到的非均匀观测模型，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的数据重建，即重构出场景复图像。本发明专利技术用于微波遥感技术领域。本发明专利技术用于微波遥感技术领域。本发明专利技术用于微波遥感技术领域。

【技术实现步骤摘要】
基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法


[0001]本专利技术涉及微波遥感
，尤其涉及低过采样率条件下数据重建的方法。

技术介绍

[0002]高分辨宽测绘带HRWS SAR可以突破传统单天线星载SAR成像体制的局限，具有空间域、时间域、频率域和编码域的多自由度特征，借助以相控阵或反射面为主的天线技术结合数字波束形成技术，从高分辨SAR图像中获取广域场景的变化信息。Staggered SAR利用变化的PRI并结合俯仰维多波束技术，成为HRWS SAR体制的研究热点。通过改变PRI，可以改变回波的盲区位置，使盲区分散在整个测绘带内，从而解决传统俯仰维多波束SAR的盲区问题。但与此同时，将会引起脉冲的丢失以及非均匀采样的问题。因此，高效高精度的数据重建方法是Staggered SAR信号处理中需要解决的主要问题，逐渐受到国内外学者的广泛关注。现有的重建算法大多是将缺失的数据恢复，并将方位维非均匀数据重采样成均匀数据，再按照传统SAR成像算法实现图像聚焦，在低过采样率下往往会导致重建图像质量下降的问题。本专利技术所述的低过采样率的范围为大于1小于1.2。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决现有重建算法大多是将缺失的数据恢复，并将方位维非均匀数据重采样成均匀数据，再按照传统SAR成像算法实现图像聚焦，在低过采样率下往往会导致重建图像质量下降的问题，而提出基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法。
[0004]基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法按以下步骤进行：
[0005]步骤一：建立Staggered SAR回波模型；
[0006]所述Staggered SAR为交错合成孔径雷达；
[0007]步骤二：根据步骤一的结果，利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；
[0008]步骤三：根据步骤二的结果，建立Staggered SAR数据重建的非均匀观测模型；
[0009]步骤四：根据步骤三得到的非均匀观测模型，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的数据重建，即重构出场景复图像X。
[0010]本专利技术有益效果：
[0011]本专利技术为充分发挥非均匀采样对数据重建的优势，实现Staggered SAR高效高精度数据重建，提出了基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法。
[0012]本专利技术为了实现在低过采样率下的高效高精度数据重建，本专利技术充分发挥非均匀采样对数据重建的优势，利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正，通过建立非均匀观测模型，避免了重采样过程造成的误差，基于贝叶斯压缩感知理论提出Staggered SAR体制低过采样率条件下的数据重建算法。
[0013]1、本专利技术将keystone应用于Staggered SAR体制，解决了方位维非均匀回波数据的距离徙动问题。
[0014]2、建立了非均匀观测模型，避免了传统重建算法中将非均匀信号重采样成均匀信号的误差，并利用贝叶斯压缩感知实现了低过采样率条件下的高精度数据重建。
[0015]3、通过对比实验的结果表明：本专利技术提出的数据重建算法具有更优的指标性能。
附图说明
[0016]图1为本专利技术所述的基于Staggered SAR体制低过采样率下重建方法的步骤图；
[0017]图2为低过采样率条件下Staggered SAR数据重建流程图；
[0018]图3为低过采样率条件下插值重建算法点目标成像结果二维轮廓图，Range index为距离单元，Azimuth index为方位单元；
[0019]图4为低过采样率条件下BLU重建算法点目标成像结果二维轮廓图；
[0020]图5为低过采样率条件下MCR重建算法点目标成像结果二维轮廓图；
[0021]图6为低过采样率条件下基于L1范数的重建算法点目标成像结果二维轮廓图；
[0022]图7为低过采样率条件下本专利技术所提出的重建算法点目标成像结果二维轮廓图；
[0023]图8为ISLR、PSLR以及MSE成像指标与信噪比关系图，SNR为信噪比，ISLR(dB)为积分旁瓣比(dB)，PSLR(dB)为峰值旁瓣比(dB)，MSE(dB)为相对均方误差(dB)。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合图1至7和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明，其中图1为本专利技术所述的基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法的流程图。
[0025]具体实施方式一、本实施方式基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法按以下步骤进行：
[0026]步骤一：建立Staggered SAR回波模型(公式3)；
[0027]所述Staggered SAR为交错合成孔径雷达；
[0028]步骤二：根据步骤一的结果，利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；
[0029]步骤三：根据步骤二的结果，建立Staggered SAR数据重建的非均匀观测模型(公式17)；
[0030]步骤四：根据步骤三得到的非均匀观测模型(式17)，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的高精度数据重建，即重构出场景复图像X；
[0031]所述低过采样率的范围为大于1小于1.2。
[0032]具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤一中建立Staggered SAR回波模型(公式3)；具体过程为：
[0033]在Staggered SAR模式下，雷达发射脉冲重复周期PRI不断变化的线性调频信号，第p个脉冲重复周期PRI表示为PRI
p
，p＝0,
…
,M
‑
1，M个不同的脉冲重复周期为一个循环；
[0034]M个不同的脉冲重复周期重复发射；
[0035]每个脉冲重复周期对应一个方位维采样点，第M个脉冲重复周期PRI表示为PRI
M
‑1，第M+1个脉冲重复周期PRI表示为PRI0；
[0036]慢时间域共有M
all
个方位维采样点数，第k个方位维采样点的发射时刻t
k
表示为
[0037][0038][0039]其中，T
sw
为PRI序列周期(一个循环，PRI0到PRI
M
‑1的叠加)，T
sw
取值为M个不同的脉冲重复周期PRI之和；t
k
为第k个方位维采样点的发射时刻；t
m
为将t
k
中心搬移的慢时间轴；k为方位维采样点的发射时刻的序号数；k＝1,2,
…
,M
all
；
[0040]雷达平台(雷达搭载在卫星上，目标是在地面)运行速度为v，雷达平台在t
m本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一：建立Staggered SAR回波模型；所述Staggered SAR为交错合成孔径雷达；步骤二：根据步骤一的结果，利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；步骤三：根据步骤二的结果，建立Staggered SAR数据重建的非均匀观测模型；步骤四：根据步骤三得到的非均匀观测模型，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的数据重建，即重构出场景复图像X。2.根据权利要求1所述基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法，其特征在于：所述步骤一中建立Staggered SAR回波模型；具体过程为：在Staggered SAR模式下，雷达发射脉冲重复周期PRI不断变化的线性调频信号，第p个脉冲重复周期PRI表示为PRI
p
，p＝0,
…
,M
‑
1，M个不同的脉冲重复周期为一个循环；M个不同的脉冲重复周期重复发射；每个脉冲重复周期对应一个方位维采样点，第M个脉冲重复周期PRI表示为PRI
M
‑1，第M+1个脉冲重复周期PRI表示为PRI0；慢时间域共有M
all
个方位维采样点数，第k个方位维采样点的发射时刻t
k
表示为表示为其中，T
sw
为PRI序列周期，T
sw
取值为M个不同的脉冲重复周期PRI之和；t
k
为第k个方位维采样点的发射时刻；t
m
为将t
k
中心搬移的慢时间轴；k为方位维采样点的发射时刻的序号数；k＝1,2,
…
,M
all
；雷达平台运行速度为v，雷达平台在t
m
时刻的位置为R
s
(t
m
)＝[x
s
(t
m
)，y
s
(t
m
)，z
s
(t
m
)]
T
，(x
s
,y
s
,z
s
)为雷达平台位置坐标，T为转置；观测场景中第i个目标位置为R
i
＝[x
i
,y
i
,0]
T
，目标散射系数为σ
i
；则第i个目标到雷达平台的斜距表示为其中，R
0i
表示雷达波束中心在t
m
＝t
0i
时刻照射目标时的最短斜距，t
0i
＝x
i
/v为波束中心时间，即天线波束沿航迹方向移动到距离第i个目标最小斜距的时间；T为转置；发射的脉冲信号经过目标散射后被雷达平台接收，对雷达平台接收的回波进行解调，得到解调后的回波表示为
其中，w
r
(
·
)为俯仰维天线方向图的权值；t
f
为快时间；λ表示波长；γ表示信号调频率；w
a
(
·
)是方位维包络；j为虚数单位，j2＝
‑
1；B
i
(t
m
)为对于第i个目标的盲区矩阵；c为光速；T
p
为脉冲宽度。3.根据权利要求2所述基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法，其特征在于：所述对于第i个目标的盲区矩阵B
i
(t
m
)只与慢时间轴t
m
有关，盲区矩阵B
i
(t
m
)大小为M
all
×
N
f
，N
f
为快时间回波采样点数；盲区矩阵B
i
(t
m
)＝A
i
(t
m
)
×
H；矩阵H是1
×
N
f
维的全1矩阵，A
i
(t
m
)表示M
all
×
1维矩阵，若第m个方位维采样点出现丢失时，的值为0；若第m个方位维采样点回波可以被全部接收时，的值为1。4.根据权利要求3所述基于StaggeredSAR体制低过采样率下数据重建方法，其特征在于：所述步骤二中根据步骤一的结果，利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；具体过程为：将解调后的回波S
r
(t
f
,t
m
)转换为快时间频域，表示为其中，f
r
为快时间t
f
对应的频域；f
c
为载频；W
r
为俯仰维天线方向图权值的频域表示；将S
r
(f
r
,t
m
)进行距离压缩得到压缩后的信号表示为：式中A表示距离压缩带来的幅度增益；将式(2)带入式(5)，则式(5)与慢时间域相关的第一个相位项可以表示为
其中，Φ(f
r
,t
m
)为与慢时间域相关的第一个相位项；利用二阶Keystone变换引入一个新的慢时变量τ
m
，将慢时间轴t
m
作为快时间t
f
对应的频域f
r
的函数进行缩放其中，当f
r
＝0时，慢时变量τ
m
不发生变化τ
m
＝t
m
，当f
r
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云，齐欣，姜义成，刘子滔，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：