[发明专利]基于低相干性的压缩感知LASAR稀布线阵优化方法

说明书

技术领域：

本技术发明属于雷达技术领域，它特别涉及了合成孔径雷达(SAR)成像技术和阵 列天线设计技术领域。

背景技术：

由于具有全天时、全天候和大场景观测等优势，合成孔径雷达(SAR)已成为当今大 面积地形测绘的一项重要遥感技术，在地形测绘、自然灾害监测和自然资源调查等领域发 挥越来越大的作用。线阵SAR(LASAR)是传统二维SAR成像技术目标维数空间分辨能力的扩 展，可以获得观测目标场景的三维雷达成像，能够更加精细地描述观测场景中目标的几何 和散射特征，较传统二维SAR提高了雷达系统的目标特征提取和目标识别能力，成为了近年 来SAR成像技术的热点研究课题(详见参考文献“张清娟,李道京,李烈辰.连续场景的稀疏 阵列SAR侧视三维成像研究.电子与信息学报,2013,(5):1097-1102.”)。LASAR成像系统的 基本原理是通过线阵天线的运动合成一个大的虚拟二维面阵天线，获得面阵平面内的二维 高分辨，再结合脉冲压缩技术获得雷达视线方向高分辨率，从而实现对观测目标场景的三 维成像。

压缩感知稀疏重构作为一种近几年新提出的信号处理理论，突破了传统Nyquist 采样定理约束，可利用远低于Nyquist采样率精确重构原始稀疏信号(详见参考文献 “D.L.Donoho.Compressedsensing.IEEETransactionsonInformationTheory,2006, 52(4):1289-1306”)，在降低雷达系统采样率、提高成像质量等方面有着巨大的应用潜力。 由于LASAR成像场景中目标大多数数都是空间稀疏分布的，因此压缩感知理论可与LASAR系 统有机结合，产生了基于压缩感知的线阵三维SAR稀疏成像系统，实现LASAR成像系统的稀 疏信号降采样及三维成像精度的提高(详见参考文献“S-J.WeiS,X-L.Zhang, J.Shi.LineararraySARimagingviacompressedsensing,ProgressIn ElectromagneticsResearch,2011,117(8):299-319.”)。

线阵天线是LASAR成像系统的关键组成部分，为线阵三维SAR成像系统提供了第三 维的成像分辨能力。但是，相对于传统SAR系统中单天线而言，LASAR系统中线阵天线多阵元 也大大增加了硬件系统实现的难度和成本，导致LASAR回波数据量过大、数据传输、存储和 成像困难等问题。为了降低LASAR硬件系统与数据处理的成本，在LASAR系统中通常采用稀 布线阵天线来实现降采样回波数据采集，但稀布线阵天线的阵元数不满足传统雷达系统的 Nyquist采样率，导致传统SAR成像方法精度和质量下降。然而，对于压缩感知成像方法，即 使采用稀疏线阵天线，LASAR稀疏成像系统仍然可以保证成像的精度和质量，实现高精度 的三维SAR成像(详见参考文献“李学仕,孙光才,徐刚等.基于压缩感知的下视三维SAR成像 新方法.电子与信息学报,2012,34(5):1017-1023.”)。由于LASAR稀布线阵天线的阵元数目 和分布方式直接决定了压缩感知成像方法的性能，需对稀布线阵天线的阵元进行分布优 化。但由于压缩感知与传统成像理论存在本质的差别，对于基于压缩感知的LASAR稀疏成像 系统，传统的线阵天线阵元优化方法无法适用于其系统中稀布线阵天线的阵元优化。

对于基于压缩感知的LASAR稀疏成像系统，阵元数不需满足Nyquist采样率而只与 目标稀疏度有关，若测量矩阵满足等距离约束性质(RIP)，稀布线阵天线即可实现稀疏目标 的高分辨率成像。然而，线阵三维SAR系统中压缩感知测量矩阵的RIP计算是一个非确定性 多项式(NP)问题，因此难以利用压缩感知理论中测量矩阵的RIP作为衡量LASAR稀布线阵天 线优化的指标(详见参考文献“李小波.基于压缩感知的测量矩阵研究.北京交通大学博士 论文,2010.”)。压缩感知理论指出，如果测量矩阵的相干性越小意味着压缩感知算法准确 重构目标散射系数的概率越高，因此在测量矩阵RIP难以计算情况下，可以利用相干性作为 衡量LASAR稀疏线阵分布优化的标准，LASAR系统中稀布线阵天线的阵元分布设计要尽可能 使其系统中压缩感知测量矩阵的相干性最小。

发明内容：