[发明专利]一种基于分布式压缩感知的星载差分层析SAR成像方法

说明书

本发明公开了一种基于分布式压缩感知的星载差分层析SAR成像方法，包括预处理SAR图像；识别相邻同质像元；估计SAR图像像元内能量最强散射体的残余高程与形变速率；逐像元判别SAR像元内有无强散射体；对SAR图像像元内分布式散射体的高程与分布式散射体的形变速率信息进行估计；判别存在强散射体的SAR图像像元内为单或双个散射体；估计SAR图像像元内强散射体的高程与形变速率；获得有效的分布式散射体和强散射体的高程与形变速率信息，实现星载差分层析SAR成像。本发明解决了由分布式散射体像元导致的成像产品信息空白问题，提高相邻同类强散射体的成像处理精度以及高维分辨能力。

技术领域

本发明属于高维合成孔径雷达成像处理技术领域，具体涉及一种基于分布式压缩感知的星载差分层析SAR成像方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种能够全天时、全天候工作的微波成像雷达，对地表具有一定的穿透能力。基于SAR合成孔径实现方位向高分辨率，不改变现有SAR成像体制，层析SAR(Tomographic SAR,TomoSAR)利用观测时间相同的多幅SAR图像沿垂直于雷达视线与飞行轨迹的高程向合成孔径，可对复杂地形高分辨率三维成像，因而也称为3D SAR。

近年来，层析SAR被广泛应用于建设领域。然而，3D SAR对雷达天线数目与空间分布要求苛刻，这大大增加了3D SAR系统实现的难度，尤其对于星载平台。当前国内外普遍采用观测时间接近的多幅星载重访SAR图像对高信噪比稳定强点目标进行三维成像。差分层析SAR(Differential tomographic SAR,D-TomoSAR)技术利用长时间序列SAR图像在高程向与时间维合成孔径来四维成像，其中四维信息包括三维数字地形与高程随时间变化(简称形变)。借助卫星平台高宽幅、高时空分辨率等优势，星载差分层析SAR技术可对运动目标四维成像。因此，差分层析SAR技术综合了时序干涉SAR高精度测量地表形变以及层析SAR三维高分辨率成像的能力，还能分辨出叠加在一个分辨单元内不同运动速率的多个目标。星载差分层析SAR已被广泛应用于国民经济建设以及自然科学研究等众多领域，如：地下水、矿产资源等资源调查领域，地面沉降、同位震波偏移、山体滑坡等环境监测领域，城市规划、铁路选址与监测等工业工程领域，火山、动土、冰川等自然科学领域，建筑、桥梁、高压电塔等人工目标三维可视化及稳定性监测，地形测绘、三维战场模拟、武器精确打击等军事侦察领域，森林生物量与结构调查、森林植被与农业庄稼高度测量、冰层厚度测量等。

当前，基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的差分层析SAR成像方法，由于其超高分辨能力及对旁瓣噪声的抑制能力，因而被广泛应用于差分层析SAR成像参数谱估计中，以德宇航Zhu等人在其论文“Tomographic SAR Inversion by L1 NormRegularization—The Compressive Sensing Approach”(《IEEE Transaction onGeoscience and Remote Sensing》，2010)提出的SL1MMER(Scale-down by L1 normMinimization,Model selection,and Estimation Reconstruction)方法最为著名。随后，结合GIS数据寻找相同稀疏支撑的堆栈，Zhu等人在其论文“Joint Sparsity in SARTomography for Urban Mapping”(《IEEE Journal of Selected Topics in SignalProcessing》，2015)应用分布式压缩感知(Distributed Compressive Sensing,DCS)模型实现了更高精度的差分层析SAR成像，但该方法的预处理流程较为复杂，对地理信息系统(Geographic Information System，GIS)辅助数据的精度要求过高。此外，两种方法均未能实现对均匀场景分布式散射体目标的高程与形变速率信息获取，因而限制了差分层析SAR的实用化。

发明内容