[发明专利]一种稀疏采样条件下的干涉合成孔径雷达成像方法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达成像处理领域，特别是一种稀疏采样条件下的干涉合成孔径雷达(SAR)成像方法。

背景技术

干涉SAR利用多个接收天线或单个天线多次观测得到的回波数据进行处理。由于在干涉SAR信号采集过程中，两副天线的入射角基本相同，同一分辨单元至两天线散射场的初始相位近似相等，因此可消除不同分辨单元的随机初始相位影响，还原连续变化地物场景图像信号的可压缩性，理论上可以在数据获取时实施稀疏降采样。干涉SAR可以对地面的高程进行估计，对海流进行测高和测速，对地面运动目标进行检测和定位，其在军事和民用上的需求越来越迫切。然而随着干涉SAR分辨率和测量精度的不断提高，其海量数据压缩和传输问题亟待解决，在应急测绘情况下该问题尤为突出。

近年来，压缩感知(CS)理论的提出，对信号的采集和处理引起了革命性的变化。该理论认为若一个信号是稀疏的，那么可以用远少于传统Shannon-Nyquist采样定理所需采样数的数据量获取信号的全部信息，并通过凸优化等方法，以极大的概率正确恢复原信号。CS理论已经被应用到与SAR相关的诸多领域。

国内已对干涉SAR已有一定的研究基础，有许多较为成熟的干涉SAR系统，如中科院电子所研制的国内第一部毫米波三基线干涉SAR(参见Dao-jing LI，Bo LIU，et al.AirborneMMWInSAR Interferometry with cross-track three-baseline antennas[C].EUSAR2012.Nuremberg，April2012：301-303.)等。根据这些干涉SAR系统，相关单位也展开了一些工作，但研究方向较为传统，如干涉图像配准，干涉SAR定标，多基线解缠绕等，关于减少干涉SAR数据量的工作较少。张清娟等利用干涉SAR的稀疏性研究了干涉SAR的数据压缩问题(参见张清娟，李道京.干涉SAR图像数据压缩研究[J].中国科学院研究生院学报，2013，30(3)：380-386.)。但其工作主要集中在在成像之后的数据压缩，而非在数据获取时减少数据量。

国外较早的开展了干涉SAR的工作，在干涉SAR系统和干涉SAR信号处理方面均有一定的成果，如德国的TanDEM-X星载干涉SAR系统计划获得全球高精度的数字高程模型，法国开发了Doris干涉SAR软件集成了干涉SAR的处理(参见http：／／www.dlr.de／hr／desktopdefault.aspx／tabid-2317／3669_read-5488／；http：／／doris.tudelft.nl／)。国外亦有一些结合干涉SAR和压缩感知的工作，但工作重点主要集中在获取高程向信息，如利用多基线信息解叠掩(Michael Schmitt and Uwe Stilla.Layover separation in airborne single pass multi-baseline InSAR data based on compressive sensing[C].EUSAR2012.Nuremberg，April2012：30-33.)，但在降低干涉SAR数据量方面仍鲜有报道。干涉SAR的在数据获取时，现有的常规系统仍需要根据多普勒带宽设计采样率，实施满采样。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的主要包括以下几点：解决稀疏采样时的干涉SAR成像处理问题；解决稀疏采样引起的高副瓣和栅瓣的影响及图像质量下降的问题。

(二)技术方案

为达成所述目的，本发明提出一种稀疏采样条件下的干涉SAR成像方法，所述方法包括步骤如下：

步骤S1：在获取回波信号时，在方位向对回波信号进行稀疏采样；

步骤S2：对主天线的回波信号进行距离脉冲压缩和距离徙动校正；

步骤S3：对副天线的回波信号进行二维成像，获得副天线图像；

步骤S4：将副天线图像的相位作为参考相位，去除每个散射单元的初始相位；

步骤S5：在频域引入压缩感知理论，对每个距离门的信号建立时域稀疏采样、合成孔径雷达复图像和频域的傅里叶系数之间关系的压缩感知模型；

步骤S6：采用基于l₁范数的最优化方法，利用时域稀疏采样、合成孔径雷达复图像、傅里叶系数之间的关系模型，获得每个距离门复图像在傅里叶基矩阵Ψ下的傅里叶系数，反变换组合获得二维合成孔径雷达复图像。

(三)有益效果