一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法

 高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l₁范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性.     

基于小波包算法的压缩传感SAR 成像方法

压缩传感SAR 成像能够大量减小采样率和数据量,但只对稀疏场景有效。该文提出基于小波包训练稀疏表示基的压缩传感SAR 成像方法。该方法通过对同类型的SAR 图像进行小波包训练,在小波包库中选择能够稀疏表示该类SAR 场景的稀疏表示基,并通过求解l1 范数最小化问题重构SAR 场景反射系数。文中提出的方法在严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR 成像,仿真数据成像结果表明该文方法具有较好的效果。      

一种基于二维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法

互质采样星载SAR通过方位互质采样代替传统方位均匀采样,可有效缓解空间分辨率与有效成像宽度之间的相互制约,提升SAR系统的对地探测性能。然而,方位向互质采样使得回波信号呈现方位欠采样及非均匀采样特性,导致传统SAR成像处理方法无法实现互质采样星载SAR的有效成像处理。该文提出一种基于2维信号稀疏重构的互质采样星载SAR成像处理方法。该方法在距离向脉冲压缩后,根据各距离门的多普勒参数截取2维观测信号并构造相应的稀疏字典,然后通过改进的2维信号稀疏度自适应匹配追踪算法完成方位聚焦处理。该方法不仅可以补偿SAR回波信号的距离方位2维耦合,还可以消除成像参数随距离空变对稀疏重构造成的影响,从而实现全场景的精确重构。点目标及分布目标仿真实验结果验证了所提算法可在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现稀疏场景的有效重构。      

基于NCS算子的大斜视SAR压缩感知成像方法

该文针对大斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像进行研究,提出了一种基于非线性频调变标(Non-linear Chirp Scaling, NCS)算子的大斜视SAR压缩感知成像方法。首先在详细分析大斜视SAR回波信号模型的基础上,给出了一种基于全采样数据的NCS成像算法,该算法有效完成了回波数据的走动补偿与解耦合处理,实现了准确成像。其次针对降采样的大斜视SAR回波数据成像问题,提出将上述成像算法构造成NCS算子并基于该算子建立压缩感知重构模型,通过对模型的优化求解直接获得最终的成像结果。该方法对于稀疏性成像场景能够有效降低回波数据采样率实现高质量成像,对于非稀疏成像场景在满采样条件下能够提高成像质量。最后的点目标和面目标的仿真实验验证了该文所提方法的有效性和可行性。      

主从模式编队卫星SAR压缩感知成像算法

为减轻主从模式编队卫星SAR对稀疏目标场景回波信号的采集与传输负担,提出了编队卫星SAR的回波信号稀疏方法。在研究编队卫星SAR回波信号特征的基础上,构建了编队卫星SAR距离向和方位向的稀疏基、测量矩阵和重构矩阵。针对主从模式编队卫星SAR与地面的数据传输特点,提出了低传输负荷下的主从模式编队卫星SAR压缩感知成像方法,并借助于正交匹配追踪算法 (Orthogonal Matching Pursuit,OMP) 对稀疏后的回波信号进行了恢复重构,获得了高质量的编队卫星SAR图像。仿真结果表明,针对稀疏目标场景,本文提出的压缩感知成像方法利用较少的回波数据便能重构出原始目标场景,实现了低负荷下的编队卫星SAR成像。      

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

宽测绘带SAR成像的一种侧摆模式及其压缩感知处理方法

宽测绘带合成孔径雷达(SAR)采用了不同的信号录取方式及成像算法,但现有的ScanSAR和循序扫描体制(TOPSAR)往往会造成场景分辨率的整体下降。针对这一问题,该文采用一种新的侧摆模式进行宽幅场景成像。该模式通过距离向波束角度的变化,以损失部分积累时间为代价,得到宽幅场景的回波信号,继而采用稀疏算法在方位向实现降采样成像。仿真结果表明,在波束变化轨迹确定后,星载雷达侧摆模式下稀疏SAR成像可有效增加场景幅宽,同时确保场景中心区域的高分辨成像。     

基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像

该文研究了一种基于压缩多信号分类算法的森林区域极化SAR层析成像方法。其具体步骤包括:全极化的SAR接收成像区域的反射回波,利用各极化通道的信号建立多观测向量模型;应用小波基对高程向结构进行稀疏表示,采用压缩多信号分类算法对观测区域的高程向后向散射系数进行重建,实现对森林区域层析成像。最后,通过仿真实验、PolSARpro仿真数据和德宇航E-SAR的P-波段数据验证了该方法在同等测量精度的要求下可以有效减少SAR层析成像所需的航过数,同时降低了虚假目标的出现概率。     

基于压缩感知的稀疏采样数据大转角ISAR 成像研究

针对方位向稀疏采样条件下,大带宽大转角逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨成像时,一维距离像中目标散射点的距离徙动问题,提出了基于贝叶斯压缩感知的稀疏ISAR 成像方法。对于方位向稀疏采样数据,该方法在包络对齐和相位补偿后,通过傅里叶变换将数据变换到距离频率域,对每一距离单元数据,根据方位向稀疏采样的位置构造相应的Keystone基矩阵,利用贝叶斯压缩感知算法重建目标在各距离频域单元的多普勒域系数,最后,通过距离向逆傅里叶变换和方位向自聚焦完成ISAR 成像。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像

合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。     

基于Gabor小波变换的机载SAR海面风向反演方法

给出了一种基于Gabor小波变换的机载合成孔径雷达（SAR）海面风向反演的新方法。该方法利用Gabor小波对SAR图像进行二次小波分解,并对小波系数作FFT变换来获取图像谱,其低波数谱连线的垂线方向就是海面风场的风向。利用该方法获得了SAR图像海面风向信息,并与àtrous算法反演结果、浮标测得的海面风向（真值）进行了比较。实验结果表明,采用该方法获得的机载SAR海面风向反演结果与海面浮标实测数据吻合,比àtrous算法有较大改进。     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

星载SAR非沿迹成像新模式:机遇与挑战

星载合成孔径雷达(SAR)通过采用不同成像模式,实现分辨率与成像带宽度的不同性能组合。常规星载SAR模式的成像带沿着卫星航迹方向,走向单一;但实际目标场景的地理走向多种多样,与沿卫星航迹方向的成像带地理走向不匹配的情况普遍出现,导致数采周期长或方位分辨低、存储与计算资源浪费。星载SAR非沿迹成像模式是解决该问题的新思路,其通过生成与卫星航迹不同向的直线型或曲线型的成像带,匹配于目标场景的实际地理走向,对目标场景进行“地理定制化”成像。该文主要从信息获取、成像处理等方面,讨论了星载SAR非沿迹成像新模式的主要机遇与挑战,并通过计算机仿真实现了星载SAR非沿迹成像模式的原理性验证。      

Synthetic aperture radar image compression using tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform

Currently, wavelet-based coding algorithms are popular for synthetic aperture radar (SAR) image compression, which is very important for reducing the cost of data storage and transmission in relatively slow channels. However, standard wavelet transform is limited by spatial isotropy of its basis functions that is not completely adapted to represent image entities like edges or textures, which means wavelet-based coding algorithms are suboptimal to image compression. In this paper, a novel tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform is proposed for SAR image compression. Inspired by the intrinsic geometric structure of images, the new transform improves the performance of standard wavelet by filtering along the regular direction first and then along the orthogonal direction with directional lifting structure. The cost function of best basis selection is designed by textural and directional information for tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform. The new transform including speckle reduction can be used to construct SAR image coder with the embedded block coding with optimal truncation for transform coefficients, and arithmetic coding for additional information. The experimental results show that the proposed approach outperforms JPEG2000 and Fast wavelet packet (FWP), both visually and item of PSNR values.     

无先验模型复杂结构设施SAR全方位三维成像方法研究

复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行,对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法,仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势,无需目标预先建模和三维成像网格构建,适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像,在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像,验证了理论与方法的正确性与有效性。      

GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多通道联合重建无模糊成像方法

采用地球同步轨道(GEO)卫星作为双基合成孔径雷达(SAR)的发射站,可为低轨(LEO)接收站提供大范围、持续的波束覆盖。同时,由于收发分置的系统形态,LEO接收站可以实现下视、前视、后视等多视区成像,因此,GEO-LEO双基SAR在地球测绘、侦察监视等领域具有广阔的应用前景。为实现大幅宽成像,GEO SAR发射站的脉冲重复频率较低,而LEO SAR接收站会引入大的多普勒带宽,造成GEO-LEO双基SAR方位欠采样。通过在接收站引入多通道技术虽可抑制模糊,但是面临GEO-LEO双基SAR的严重欠采样问题,多通道无模糊重建方法所需通道数过多,不利于接收系统小型化。针对方位严重欠采样条件下的复杂观测场景无模糊成像问题,该文提出了序贯多帧-多接收通道联合重建无模糊成像方法,通过利用序贯观测场景多帧图像的相关性和多接收通道的采样信息进行联合重建,实现无模糊成像。首先将GEO-LEO双基SAR无模糊成像问题建模为张量联合低秩与稀疏优化问题,然后在交替方向乘子法迭代求解中利用多接收通道信息,实现了GEO-LEO双基SAR对复杂观测场景的无模糊成像。相比于基于传统多通道重构的成像方法,该方法可显著减少无模糊成像所需的接收通道数,仿真实验验证了该方法的有效性。      

SAR图像边缘混叠现象研究

针对SAR图像边缘混叠现象,本文从SAR数据接收机理及数据处理方式上分析了这种混叠现象的起因。分析发现,这种混叠现象与SAR接收数据信号特性及线性调频信号匹配压缩特性有关。与截短的线性调频信号的匹配压缩结果相似,SAR实际数据方位向、距离向起始位置和结束位置附近的目标回波数据被截断,因此对任意一部以线性调频信号为发射信号的SAR系统,其所得成像处理结果总会出现图像边缘混叠现象,且混叠区域大小正好为方位向和距离向上的半个脉冲持续时间的采样点。RADARSAT-1数据及线性调频信号的处理结果验证了上述结论的正确性。最后,本文给出选择无混叠SAR图像的两种方法。      

基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR三维成像

该文提出一种基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR 3维成像方法。利用多孔径观测结构,使SAR复图像在频域和变换域具备稀疏性,将压缩感知(CS)方法引入频域和变换域的信号处理过程中,实现高分辨率3维成像,获得与满阵成像结果相同的成像质量。该文方法适用于随机稀疏阵列,可减少对高程向阵型的设计约束,为孔径综合处理后无法获得满阵条件下实现对地成像提供了可能。仿真试验验证了该文方法的有效性。