[发明专利]基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦

权利要求书

1.基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦，其特征在于：所述基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦是通过如下步骤实现的：

步骤一、构建SAR数据采集的几何模型，得到回波信号，该信号为动目标和静止目标的混合信号；

步骤二、对混合信号进行PFA成像处理，采用FRFT算法估计所述动目标的运动参数，构建完备的动目标雷达投影矩阵的字典；

步骤三、构建静止目标和动目标的联合投影矩阵，得到杂波抑制和动目标分离的近似观测矩阵，

步骤四、构建基于近似观测矩阵的迭代收缩阈值算法，以得到杂波抑制和聚焦的动目标图像,

其中:所述步骤一中的混合信号为混合回波信号，表示为：

其中，∑表示对被照射场景中所有目标回波的求和，t为方位慢时间，f_r为距离向频率变量，c为光速，f_c为信号载频，w_r(·)是距离向包络，w_a(·)是方位向包络，R_a表示天线相位中心到场景中心的瞬时距离，R_s和R_m分别表示天线相位中心到静止目标和动目标的瞬时距离；

所述步骤二具体为：采用FRFT算法估计动目标的多普勒调频斜率和多普勒中心频率，之后根据单基地运动目标PFA成像图像误差谱，设置参数的搜索区间，构建完备的动目标雷达投影矩阵字典；

在所述步骤三中，定义SAR联合投影矩阵为

其中是静止场景的雷达投影矩阵，是动目标场景的雷达投影矩阵，为分离后的得到静止目标的数据，分离后得到的重聚焦的动目标数据，N_a和N_r分别表示方位向和距离向的采样数，为输入的静止目标聚焦的数据，为散焦的动目标数据，静止目标聚焦和动目标散焦的联合数据通过以下信号模型获得：

Y＝FX+n₀

其中，n₀为噪声,

逆分离过程的矩阵表达式，即近似观测矩阵为：

G(X)＝F_AH*(F*(F_A*X*F_r))*F_r^H

其中，F_r是距离向离散傅里叶变换矩阵，F_a是方位向离散傅里叶变换矩阵，F_A＝blkdiag(F_a)，F_AH＝blkdiag(F_a^H)

对应的分离过程的矩阵表达式为：

M(Y)＝F_AH*((F^H*Y)*F_r^H)。

2.根据权利要求1所述基于近似观测矩阵的聚束SAR杂波抑制和动目标重聚焦，其特征在于：所述步骤四中的迭代收缩阈值算法，具体步骤如下：

(1)X为分离的静止目标和重聚焦的动目标图像的联合矩阵，其初值设为全0的矩阵；Y为聚焦的静止目标和散焦的动目标的混合图像；G(X)为分离模型的逆过程，即近似的观测矩阵；M(Y)为该模型的分离过程；λ和μ是稀疏约束的参数；I_max是该算法最大迭代次数，其初值设为1；其中，i∈[1,I_max]；

(2)计算观测数据的残差

(3)分离成像过程的残差

ΔX⁽ⁱ⁾＝M(R⁽ⁱ⁾)

(4)阈值收缩

(5)稀疏约束参数μ的更新

(6)当iI_max时，返回第(2)步，继续迭代。