[发明专利]基于杂波脊匹配稀疏恢复的双基SAR空-时杂波抑制方法

权利要求书

1.一种基于杂波脊匹配稀疏恢复的双基SAR空-时杂波抑制方法，具体包括如下步骤：

S1.系统参数初始化，所述系统参数包括：脉冲重复频率，距离向采样率，接收阵元数，相干处理脉冲数，接收站和发射站的空间位置及速度；

S2.通过预处理和keystone变换的方式对BiSAR回波信号进行距离徙动校正，经过校正处理后的第n个通道的回波信号：s_rcmc(t₁,τ,n；P)，其中，t₁是keystone变换后的方位时间变量，τ是距离时间变量，P表示场景中平稳杂波散射点或运动目标；

对回波信号s_rcmc(t₁,τ,n；P)进行时分处理，时分处理后对每个子时间段内的回波进行列向量化处理，得到BiSAR回波的矢量化信号，即空时样本数据S_vec(t)；

S3.建立双基SAR回波的空-时杂波模型，得到待检测单元杂波的空-时频率特性：

其中，d，λ，f_r分别表示通道间距，波长以及脉冲重复频率(PRF)，V_T和V_R分别为发射站和接收站的飞行速度，δ_T和δ_R分别为发射站和接收站的飞行方向，θ_T和θ_R分别为杂波散射点相对于发射站和接收站的方位角，和分别为杂波散射点相对于发射站和接收站的俯仰角，θ_P为雷达阵列相对于接收站运动方向的夹角，f_d和f_s分别为地面杂波散射点的归一化多普勒频率和归一化空间频率，根据杂波空时耦合关系，即可获得杂波脊曲线；

S4.根据杂波空-时模型拟合得到杂波脊曲线，杂波的空-时频关系为：

其中，F(·)为杂波脊曲线的拟合函数，a₀，a₁和a₂分别为杂波脊曲线的常数项，一次项和二次项；

S5.根据拟合得到的杂波脊曲线，沿着杂波脊方向和其正交方向构建杂波脊匹配字典，在沿着杂波脊方向，构造字典原子集合φ_A，在主瓣杂波脊曲线法线方向，构造字典原子集合φ_B，综合可得到字典：

dic_new＝φ_A∪φ_B

通过限制字典dic_new中f_d与f_s的范围，保证字典网格不超出归一化空-时频平面，限制后的字典即为杂波脊匹配字典dic_CRM；

S6.基于S5中得到的杂波脊匹配字典dic_CRM，利用基于稀疏贝叶斯的稀疏恢复方法对杂波协方差矩阵进行估计；接收回波通道数为N，相干处理时间间隔内发射脉冲数为M；

在稀疏恢复算法中，杂波空时稀疏系数矩阵为其中，L是用于杂波协方差矩阵估计的样本数，a^(l),l＝1,2,...,L是第l杂波样本的空时稀疏系数，N_s＝ρ_sN,ρ_s＞1,M_d＝ρ_dM,ρ_d＞1，N_s和M_d为空间频率轴和多普勒频率轴的量化格数，ρ_s和ρ_d是量化因子，表征对空时平面的细分程度，是N_sM_d行L列的复数矩阵的向量空间，C^NM×L是NM行L列的复数矩阵的向量空间，恢复得到的杂波数据X＝[x⁽¹⁾,…,x^(L)]∈C^NM×L表述如下：

X＝dic_CRMA+V

其中，V是噪声；

利用恢复的杂波数据X得到的杂波协方差矩阵：

其中，P＝||A^*||_2,1,diag(·)是对角矩阵，I_NM是NM阶的单位矩阵，||·||_2,1是l_2,1范数，是噪声方差；

S7.根据步骤S6得到的计算得到最优匹配空-时滤波器的权矢量：

其中，μ是归一化常数，s是目标的空时导向矢量；

利用权矢量对待检测距离单元进行最优匹配空时滤波，得到杂波抑制后的信号：S_CRM(t)＝(w_opt)^HS_vec(t)。