[发明专利]稀疏合成孔径雷达多视成像方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子行业雷达技术领域，尤其涉及一种基于回波模拟算子及结构稀疏正则化的稀疏合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)多视成像方法。

背景技术

合成孔径雷达作为一种主动式微波成像系统，具有全天时、全天候和高分辨率成像等特点。然而，在SAR中，由于每一分辨单元内的各散射点之间的相对相位与雷达视角紧密相关，其相干叠加是随机的，因而会产生斑点噪声。这种噪声表现为一种复杂的乘性噪声，不仅影响图像的性噪比，更极大的影响了目标的识别。多视处理技术是现有斑点噪声抑制中最为常用的技术之一，它通过对信号频谱的不同部分进行成像处理，并对幅度进行非相干叠加，抑制斑点噪声，提高辐射分辨率。

最近兴起的稀疏SAR成像方法旨在利用压缩感知理论与方法，通过远小于奈奎斯特采样定律要求的采样数(即欠采样)下恢复稀疏信号。一般来说，欠采样是在空域上实现的。因而在此情况下，回波频谱将会混叠且难以分割，导致多视技术无法直接应用压缩感知SAR成像方法中。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述的一个或多个问题，本发明提供了一种基于回波模拟算子及结构稀疏正则化的稀疏合成孔径雷达多视成像，以实现欠采样下稀疏目标场景的多视成像。

(二)技术方案

本发明提供了一种稀疏合成孔径雷达多视成像的方法。该方法包括：步骤A，接收合成孔径雷达回波数据Y_s，构建相应的稀疏合成孔径的雷达多视观测方程：

Y_s＝Θ·M(X)

其中，X是经过子视分割的雷达子视图像的集合，M(·)是多视观测算子，Θ为采样矩阵；步骤B，根据多视观测方程，建立基于结构稀疏正则化的稀疏合成孔径雷达多视成像模型；步骤C，采用阈值迭代算法求解稀疏合成孔径雷达多视成像模型，重建获得雷达子视图像集合X；以及步骤D，对雷达子视图像集合X的幅度进行非相干叠加，获得多视输出图像Z。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明稀疏合成孔径雷达多视成像具有以下有益效果：

(1)采用基于频域运算的回波模拟算子，建立多视观测与欠采样回波数据之间的观测模型，实现了多视技术和压缩感知技术的融合，实现欠采样下稀疏目标场景的多视成像；

(2)基于多视输出图像特点，构造基于幅度非相干叠加的结构稀疏正则化恢复模型，可以在低于奈奎斯特采样率下恢复实现稀疏目标场景的多视成像。

附图说明

图1为本发明实施例稀疏合成孔径雷达多视成像的流程图；

图2为采用本实施例稀疏SAR多视成像方法实现不同视数、不同采样率下的SAR数据二维仿真结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。

本发明稀疏合成孔径雷达多视成像中，输入的数据为SAR回波数据，最终输出的数据为观测场景后向散射幅度系数矩阵。本发明稀疏合成孔径雷达多视成像，解决了多视技术与压缩感知技术融合的问题，实现欠采样下稀疏目标场景的多视成像。

在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种稀疏合成孔径雷达多视成像方法。如图1所示，该稀疏合成孔径雷达多视成像包括：

步骤A，接收合成孔径雷达回波数据Y_s，构建相应的稀疏合成孔径雷达多视观测方程：

Y_s＝ΘM(X)

其中，X是包含所有子视图像的集合，Θ为采样矩阵。

具体而言，该步骤A又可以包括：

子步骤A1，对子视图像X_il(i＝1，…，I；l＝1，2，…，L)，按照以下公式获得信号