多重测量矢量模型下的稀疏步进频率SAR成像算法

基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的合成孔径雷达(SAR)成像算法可以用低于Nyquist采样率的采样数据完成稀疏目标高分辨成像。然而已有的算法在重构1维距离像时采用的大都是单重测量矢量(Single Measurement Vectors, SMV)模型,存在着重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。该文从压缩感知的多重测量矢量(Multiple Measurement Vectors, MMV)模型出发,利用多重测量矢量恢复具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,从理论与实验角度分析了基于MMV模型的SAR 1维距离像成像性能,提出了一种距离向基于MMV模型,方位向基于SMV模型的2维SAR成像算法。该算法从耗时上、重构精度上均优于SMV模型下的CS成像算法。通过对仿真数据和地基雷达实测数据的处理,验证了算法的有效性。     

基于压缩感知的二维雷达成像算法

压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析,提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法,方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。     

基于小波稀疏表示的压缩感知SAR成像算法研究

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。该文对条带式体制下的SAR成像,提出基于场景方位向小波稀疏表示的压缩感知成像方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,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。所提算法在方位向严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR成像,实测数据成像结果表明所提算法具有较好的有效性和一定的实用性。     

基于半正定规划的压缩感知线阵三维SAR自聚焦成像算法

线阵合成孔径雷达(Linear Array Synthetic Aperture Radar, LASAR)3维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的新体制成像雷达,压缩感知稀疏重构是近几年实现LASAR高分辨3维成像的热点研究之一。但相对于传统2维SAR,受线阵稀疏分布及阵列-平台2维联动,压缩感知LASAR成像面临回波数据欠采样、多维度高阶相位误差等问题,传统SAR自聚焦算法难以适用于压缩感知LASAR 3维稀疏自聚焦成像。为克服欠采样条件下多维度高阶相位误差对LASAR成像的影响,该文提出了一种基于半正定规划的压缩感知LASAR自聚焦成像算法。首先,结合压缩感知成像理论、图像最大锐度及最小均方误差准则,构造欠采样条件下稀疏目标的相位误差估计模型;其次,利用松弛半正定规划方法估计相位误差;最后,利用迭代逼近方法提高相位误差估计精度,实现压缩感知LASAR高精度稀疏自聚焦成像。另外,通过主散射目标区域提取,仅采用主散射区域进行相位误差估计,进一步提高自聚焦算法运算效率。仿真数据和实测数据验证了该文算法的有效性。      

基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计

传统基于压缩感知的MIMO雷达DOA估计算法将非凸非平滑稀疏表示问题近似成凸或平滑函数问题进行求解,稀疏表示模型误差的存在导致DOA估计性能不理想。为此,提出了一种基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计方法。该方法首先将高维回波数据转换至低维空间以降低空域维度,并对降维后的数据进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),提取信号子空间以降低时域维度,利用近端函数优化模型来表示MIMO雷达多快拍DOA估计中的非凸非平滑稀疏表示问题,然后采用SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty)函数获得近端算子以求解该模型。仿真结果表明,该方法在低快拍和低信噪比下相干信源的DOA估计性能优于现有算法。     

基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术

高分宽幅SAR动目标成像对目标跟踪具有重要的意义,常规天基多通道SAR技术要实现高分宽幅动目标成像需要通道数量巨大,系统复杂度过高,而且图像在方位向存在成对回波,形成虚警。针对上述问题,该文提出了一种基于分布式压缩感知的高分宽幅SAR动目标成像技术,在通道数量较大时,通道数量相比常规高分宽幅动目标成像构型通道数量约降低1倍,利用动目标稀疏特性和杂波背景非稀疏特性构建分布式压缩感知观测模型,采用先方位1维分布式压缩感知重建再距离方位2维分布式压缩感知重建,实现杂波背景和稀疏动目标的重建,并抑制多通道SAR动目标成像中的成对回波。结合RADAR-SAT数据的仿真试验结果验证了该技术的有效性。      

基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。     

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.     

一种基于幅度和相位迭代重建的四维合成孔径雷达成像方法

4维合成孔径雷达获取的观测数据在基线-时间平面非均匀分布。若采用传统成像方法来获取目标散射体的高度-速率维像,则因强副瓣存在,成像效果不理想。当信号具有稀疏性时,压缩感知技术能够利用少量的信号投影值就可实现信号的准确或近似重构。然而标准的压缩感知成像方法是针对实数据进行处理,4维合成孔径雷达成像处理的数据为复数据。因此该文提出了一种基于幅度和相位迭代重建的4维合成孔径雷达成像方法。将4维合成孔径雷达高度-速率成像问题转化为目标复散射系数的幅度和相位联合重建问题,通过在成像过程中引入相位信息来改善成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。      

基于稀疏和低秩结构的层析SAR成像方法

该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进行稀疏表征和重建.考虑城市和森林等区域中各自的布局分布较为类似,目标在相邻方位-距离单元的高程向分布具有较强相关性.该方法通过引入Karhunen Loeve变换来表征相邻方位-距离单元的高程...     

A system model and inversion for synthetic aperture radar imaging

A system model and its corresponding inversion for synthetic aperture radar (SAR) imaging are presented. The system model incorporates the spherical nature of a radar's radiation pattern at far field. The inverse method based on this model performs a spatial Fourier transform (Doppler processing) on the recorded signals with respect to the available coordinates of a translational radar (SAR) or target (inverse SAR). It is shown that the transformed data provide samples of the spatial Fourier transform of the target's reflectivity function. The inverse method can be modified to incorporate deviations of the radar's motion from its prescribed straight line path. The effects of finite aperture on resolution, reconstruction, and sampling constraints for the imaging problem are discussed.     

3-D radar imaging using range migration techniques

An imaging system with three-dimensional (3-D) capability can be implemented by using a stepped frequency radar which synthesizes a two-dimensional (2-D) planar aperture. A 3-D image can be formed by coherently integrating the backscatter data over the measured frequency band and the two spatial coordinates of the 2-D synthetic aperture. This paper presents a near-field 3-D synthetic aperture radar (SAR) imaging algorithm. This algorithm is an extension of the 2-D range migration algorithm (RMA). The presented formulation is justified by using the method of the stationary phase (MSP). Implementation aspects including the sampling criteria, resolutions, and computational complexity are assessed. The high computational efficiency and accurate image reconstruction of the algorithm are demonstrated both with numerical simulations and measurements using an outdoor linear SAR system     

基于频域稀疏压缩感知的星载SAR稀疏重航过3维成像

星载合成孔径雷达(SAR)稀疏重航过3维成像技术通过交轨向的多次飞行观测,获得观测场景的第3维分辨。该文给出了单颗卫星SAR稀疏重航过轨道分布,为有效缩短重访时间,同时给出了编队双星SAR轨道分布,对应的交轨向等效孔径长度为20 km。提出了一种基于干涉处理和频域压缩感知(CS)的稀疏3维成像方法,利用稀疏重航过中的部分回波形成参考3维复图像,对待重建SAR 3维图像信号进行干涉处理,使信号在频域具备稀疏性。在大轨道分布范围下,建立频域距离向-交轨向线性测量矩阵,利用CS理论联合求解稀疏表征下的图像频谱,避免交轨向和距离向的回波信号耦合。将求解所得频谱逆变换至空间域,可得到观测场景的3维图像重建结果。仿真结果表明,该文方法在稀疏采样率74.4%条件下,仍可获得与满采样成像性能相当的结果,验证了干涉处理频域稀疏方法在星载SAR 3维成像中的有效性。     

基于SOMP的机载无源宽角SAR成像算法

针对机载无源宽角合成孔径雷达(SAR)在探测过程目标散射特性随观测角度变化的问题,在建立机载无源宽角SAR信号模型的基础上将成像重建过程转换为求解多测量向量的联合稀疏优化问题,并在分布式贪婪稀疏重建方法框架下提出一种基于同时正交匹配追踪的机载无源宽角SAR稀疏成像算法,能够实现对地面探测目标的准确稳健成像。仿真数据处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

基于压缩感知理论的稀疏孔径ISAR成像

在基于压缩感知理论的逆合成孔径雷达成像过程中,利用正交匹配追踪算法进行信号重构时存在重构精度较低、运算速度较慢的缺点,针对上述问题,提出了一种利用改进正交匹配追踪算法进行信号重构的稀疏孔径高分辨成像方法。首先,构造数据选择矩阵作为测量矩阵模拟回波缺失情况,然后利用稀疏基矩阵对回波信号进行稀疏表示,最后采取一种改进正交匹配追踪算法进行图像重构,相比于正交匹配追踪算法同时提高了运算速度和成像质量。通过仿真实验,在稀疏孔径数据随机缺失的情况下,改变数据缺失率,将该算法与距离-多普勒算法和正交匹配追踪算法的成像结果进行对比,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于自适应加权非凸正则化和全变分的稀疏SAR成像

针对传统压缩感知(Compressive Sensing,CS)重构算法成像精度低及抗噪性能差等问题,提出了一种基于自适应加权极小极大凹罚函数和全变分的稀疏合成孔径雷达(Synthetic Aperture Imaging Radar,SAR)成像重建方法。首先,将加权思想同非凸函数簇中的极小极大凹罚函数结合,以进一步促进解的稀疏性;然后,与全变分判罚函数线性组合构成复合正则化器,以进一步提高抗噪性能;最后,采用交替方向乘子法求解该成像模型,并在求解过程中使用方位-距离解耦算子替换测量矩阵及其厄米特转置以减少存储空间。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法相比于其他算法有更好的聚焦性能和重建精度。     

前视阵列SAR回波稀疏采样及其三维成像方法

针对高分辨前视阵列SAR三维成像系统面临的距离采样率高和回波数据量大的问题,本文利用地面散射源在三维空间中的稀疏性,提出距离频域和沿航向时域二维稀疏采样并稀疏重构地面三维图像的方法.从前视阵列SAR角度观察三维地面,地面散射源在距离向和沿航向二维空间中是稀疏的,在该二维方向上联合稀疏采样有望实现最佳的稀疏采样效果.为避免距离向时域稀疏采样造成的三维成像复杂化,提出利用子脉冲结合距离频域稀疏采样的方法来实现距离向稀疏采样.同时,结合地面散射源连续性特点,提出低信噪比情况下稳健的信号重构方法.与传统三维匹配滤波成像方法相比,本方法降低了距离采样率和回波数据量,并直接重构地面散射源信息以实现三维成像.