一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法，包括：构建完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数；构建不完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数；根据构建的完备层析SAR观测信号和不完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数，构建基于原子范数最小化的层析SAR成像模型；根据层析SAR成像模型和半正定规划理论构建原子范数优化问题的半正定规划解，利用半正定规划解实现SAR三维成像。本发明专利技术运用了原子范数最小化方法来进行层析SAR反演，与基于L1范数的优化方法相比较具备更强的稀疏性、超分辨率能力和更准确的估计精度。估计精度。估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法


[0001]本专利技术属于雷达的三维成像领域，具体涉及一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种具有侧视成像几何形状的主动微波遥感系统，可将三维场景的后向散射特性映射到二维方位范围的平面上。层析合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar Tomography，简称TomoSAR)是将合成孔径原理扩展到高程方向，为了分离每个分辨单元中的叠掩散射体，利用一堆SAR采集，沿高程方向重建反射率函数进行三维成像。
[0003]压缩感知(Compressive Sensing，简称CS)能够突破奈奎斯特采样定理实现对信号的精确恢复。CS理论指出，对于稀疏信号，能够用远低于奈奎斯特采样率获取低维观测值，再通过稀疏信号重构算法精确恢复原始信号。基于压缩感知框架的层析SAR成像方法能够减少所需的数据采集数量。然而，由于有限等距性质和非相干性的限制，CS无法保证在存在噪声的情况下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数；S2：构建不完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数；S3：根据构建的完备层析SAR观测信号和不完备层析SAR观测信号的原子集合和原子范数，构建基于原子范数最小化的层析SAR成像模型；S4：根据层析SAR成像模型构建原子范数优化问题的半正定规划解，利用半正定规划解实现SAR三维成像。2.根据权利要求1所述的一种基于原子范数最小化的层析SAR三维成像方法，其特征在于，所述步骤S1中完备层析SAR观测信号、原子集合以及原子范数通过以下公式定义：于，所述步骤S1中完备层析SAR观测信号、原子集合以及原子范数通过以下公式定义：于，所述步骤S1中完备层析SAR观测信号、原子集合以及原子范数通过以下公式定义：其中，f
l
表示归一化频率，βf
l
表示离散反射率信号，z
m
表示在孔径m处的层析观测信号，z为完备的观测矢量，M表示完备的索引集合0,
…
,M
‑
1，af
l
表示观测矢量，表示原子集合，表示原子集合上的原子范数。3.根据权利要求1所述的一种基于原子范数最小化的层析SA...

【专利技术属性】
技术研发人员：王潇，李红，柏学澳，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：