[发明专利]一种互质降采样间歇合成孔径雷达稀疏成像方法

摘要

本发明公开了一种互质降采样间歇合成孔径雷达稀疏成像方法，它是结合互质降采样方式及压缩感知稀疏重构方法，先采用互质的两个整数对间歇合成孔径雷达中方位向脉冲数进行降采样间歇数据获取，实现合成孔径雷达的脉冲互质降采样间歇，然后分别对每一个质数得到合成孔径雷达数据进行压缩感知稀疏成像，得到两幅合成孔径雷达图像后，再进行栅瓣融合处理，得到最终的间歇合成孔径雷达图像，从而实现互质降采样间歇合成孔径雷达高精度成像。本发明具有相对于传统随机间歇方式更便于系统实现、并且相对于传统插值重采样成像算法提高间歇SAR稀疏成像质量、抑制图像中旁瓣水平等特点。

主权项

1.一种互质降采样间歇合成孔径雷达稀疏成像方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1、初始化SAR雷达系统参数和成像空间：初始化SAR雷达系统参数，包括：雷达载波波长，记为λ，雷达中心频率，记为f₀，雷达发射信号带宽，记为B，雷达发射脉冲时宽，记为T_r，雷达采样频率，记为F_s，雷达波束中心入射角，记为θ，雷达脉冲重复频率，记为PRF，平台运动速度矢量，记为V_r，雷达系统距离向采样点数，记为N_r，雷达系统方位向采样点数，记为N_a，雷达系统天线初始位置，记为P_S(0)；上述参数中，光在空气中的传播速度c为常数，雷达载波波长λ、雷达中心频率f₀、雷达发射信号带宽B、雷达发射脉冲时宽T_r、雷达采样频率F_s、雷达波束中心入射角θ、雷达脉冲重复频率PRF、平台运动速度矢量V_r、雷达系统距离向采样点数N_r、雷达系统方位向采样点数N_a、雷达系统天线初始位置P_S(0)在SAR雷达成像观测方案设计中已经确定；初始化SAR成像空间参数，包括：以SAR雷达波束照射场区域的水平地面坐标系作为SAR成像空间，成像空间中心坐标位置位于[0,0]，成像空间的横轴和纵轴分别记为X轴和Y轴，成像空间X轴和Y轴范围大小分别记为W_X和W_Y，将成像空间均匀划网格得到X轴和Y轴的网格点总数分别记为N_X和N_Y，成像空间X轴第i个和Y轴第j个网格点的位置，记为P_T(i,j)，i＝1,2,…,N_X，j＝1,2,…,N_Y，P_T(i,j)的值表示为其中i和j为自然数，i表示成像空间X轴第i个网格点，j表示成像空间Y轴第j个网格点；步骤2、获取SAR雷达系统的原始回波数据和天线位置：SAR雷达系统在距离向第t个快时刻方位向第k个慢时刻的原始回波数据，记为S(t,k)，t＝1,2,…,N_r，k＝1,2,…,N_a，其中t和k为自然数，t表示距离向第t个快时刻，k表示方位向第k个慢时刻，N_r为步骤1初始化得到的SAR雷达系统距离向采样点数，N_a为步骤1初始化得到的SAR雷达系统方位向采样点数；在SAR系统实际成像中，原始回波数据S(t,k)，t＝1,2,…,N_r，k＝1,2,…,N_a，由SAR雷达系统数据接收机提供；在仿真成像中，原始回波数据S(t,k)，t＝1,2,…,N_r，k＝1,2,…,N_a，由标准合成孔径雷达原始回波仿真方法得到；采用公式计算得到方位向第k个慢时刻的雷达系统天线位置，记为P_S(k)，k＝1,2,…,N_a，其中P_S(0)为步骤1初始化得到的雷达系统天线初始位置，V_r为步骤1初始化得到的平台运动速度矢量，PRF为步骤1初始化得到的雷达脉冲重复频率；步骤3、对SAR方位向脉冲进行互质降采样的数据抽取：初始化互质的两个整数，分别记为M₁和M₂；对于步骤2中得到的原始回波数据S(t,k)，t＝1,2,…,N_r，k＝1,2,…,N_a，按照质数M₁的倍数进行方向数据抽取，即方位向慢时刻k的值被M₁整除时提取出对应的方位向慢时刻k、距离向第t个快时刻方位向第k个慢时刻原始回波数据S(t,k)和雷达系统天线位置P_S(k)，得到质数M₁降采样后的SAR雷达系统方位向采样点总数，记为N₁，得到质数M₁降采样后的距离向第t个快时刻方位向第m₁个慢时刻的SAR原始回波数据，记为S₁(t,m₁)，t＝1,2,…,N_r，m₁＝1,2,…,N₁，得到质数M₁降采样后方位向第m₁个慢时刻的雷达系统天线位置，记为P₁(m₁)，m₁＝1,2,…,N₁，其中m₁为自然数，m₁表示质数M₁降采样后方位向第m₁个慢时刻，N₁的值为表示取整运算符号；对于步骤2中得到的原始回波数据S(t,k)，t＝1,2,…,N_r，k＝1,2,…,N_a，按照质数M₂的倍数进行方向数据抽取，即方位向慢时刻k的值被M₂整除时提取出对应的方位向慢时刻k、距离向第t个快时刻方位向第k个慢时刻原始回波数据S(t,k)和雷达系统天线位置P_S(k)，得到质数M₂降采样后的SAR雷达系统方位向采样点总数，记为N₂，得到质数M₂降采样后的距离向第t个快时刻方位向第m₂个慢时刻的SAR原始回波数据，记为S₂(t,m₂)，t＝1,2,…,N_r，m₂＝1,2,…,N₂，得到质数M₂降采样后方位向第m₂个慢时刻的雷达系统天线位置，记为P₂(m₂)，m₂＝1,2,…,N₂，其中m₂为自然数，m₂表示质数M₂降采样后方位向第m₂个慢时刻，N₂的值为步骤4、对互质降采样后SAR数据分别建立线性测量模型：将步骤3中得到的质数M₁降采样后的SAR原始回波数据S₁(t,m₁)，t＝1,2,…,N_r，m₁＝1,2,…,N₁，按先行后列的顺序组成一个原始回波数据列向量，记为y₁，即向量y₁的值表示为y₁＝[S₁(1,1),S₁(2,1),…,S₁(N_r,N₁)]^T，其中S₁(1,1)表示质数M₁降采样后距离向第1个快时刻方位向第1个慢时刻的SAR原始回波数据，S₁(2,1)表示质数M₁降采样后距离向第2个快时刻方位向第1个慢时刻的SAR原始回波数据，S₁(N_r,N₁)表示质数M₁降采样后距离向第N_r个快时刻方位向第N₁个慢时刻的SAR原始回波数据，上标T表示转置运算符号，N₁为步骤3中得到的质数M₁降采样后SAR雷达系统方位向采样点总数；将步骤3中得到的质数M₂降采样后的SAR原始回波数据S₂(t,m₂)，t＝1,2,…,N_r，m₂＝1,2,…,N₂，按先行后列的顺序组成一个原始回波数据列向量，记为y₂，即向量y₂的值表示为y₂＝[S₂(1,1),S₂(2,1),…,S₂(N_r,N₂)]^T，其中S₂(1,1)表示质数M₂降采样后距离向第1个快时刻方位向第1个慢时刻的SAR原始回波数据，S₂(2,1)表示质数M₂降采样后距离向第2个快时刻方位向第1个慢时刻的SAR原始回波数据，S₂(N_r,N₂)表示质数M₂降采样后距离向第N_r个快时刻方位向第N₂个慢时刻的SAR原始回波数据，N₂为步骤3中得到的质数M₂降采样后SAR雷达系统方位向采样点总数；利用步骤1初始化得到的SAR雷达系统参数、成像空间参数和步骤3得到的质数M₁降采样后方位向第m₁个慢时刻的雷达系统天线位置P₁(m₁)，m₁＝1,2,…,N₁，采用标准压缩感知SAR测量矩阵构造方法得到质数M₁降采样后SAR原始回波的测量矩阵，记为A₁，矩阵A₁的维数大小为N_rM₁×N_XN_Y，其中N_r为步骤1初始化得到的SAR雷达系统距离向采样点数，N_X和N_Y分别为步骤1初始化得到的成像空间X轴和Y轴的网格点总数；利用步骤1初始化得到的SAR雷达系统参数、成像空间参数和步骤3得到的质数M₂降采样后方位向第m₂个慢时刻的雷达系统天线位置P₂(m₂)，m₂＝1,2,…,N₂，采用标准压缩感知SAR测量矩阵构造方法得到质数M₂降采样后SAR原始回波的测量矩阵，记为A₂，矩阵A₂的维数大小为N_rM₂×N_XN_Y；步骤5、采用压缩感知稀疏重构方法进行稀疏成像：采用标准压缩感知稀疏重构方法对最优化问题方程进行求解，得到质数M₁降采样后SAR回波数据稀疏重构成像的列向量，记为向量的维数为N_XN_Y×1，向量中第w个元素记为w＝1,2,…,N_XN_Y，其中w为自然数，w表示为一个向量中第w个元素，y₁为步骤4中得到的质数M₁降采样后回波数据组成的列向量数据，A₁为步骤4中得到的质数M₁降采样后SAR原始回波的测量矩阵，表示求取满足条件的自变量x的最小值，||·||₁为向量L1范数，||·||₂为向量L2范数；采用标准压缩感知稀疏重构方法对最优化问题方程进行求解，得到质数M₂降采样后SAR回波数据稀疏重构成像的列向量，记为向量的维数为N_XN_Y×1，向量中第w个元素记为w＝1,2,…,N_XN_Y，其中y₂为步骤4中得到的质数M₂降采样后回波数据组成的列向量数据，A₂为步骤4中得到的质数M₂降采样后SAR原始回波的测量矩阵；步骤6、对互质降采样得到稀疏成像结果进行栅瓣抑制融合：初始化一个维数为N_XN_Y×1的向量，记为其中向量第w个元素记为w＝1,2,…,N_XN_Y；将步骤5得到的向量和向量逐个元素进行比较，若w＝1,2,…,N_XN_Y，则向量中第w个元素赋值为否则向量中第w个元素赋值为最后得到的向量即为互质降采样栅瓣抑制融合后的稀疏重构向量；步骤7、重排得到最终的稀疏成像结果：将步骤6得到的稀疏重构向量按照先行后列的顺序组成一个维数为N_X×N_Y的二维矩阵，记为I，I即为互质降采样间歇SAR稀疏成像的最终图像，其中N_X和N_Y分别为步骤1初始化得到的成像空间X轴和Y轴的网格点总数。