新体制SAR三维成像技术研究进展

常规SAR成像,平台沿直线飞行,形成直线型合成孔径,仅能获取2维图像,即3维空间中的观测场景在斜距-方位平面的2维投影,图像具有叠掩、透视缩短、阴影等畸变现象。SAR 3维成像突破了斜距-方位2维频率信息获取,能够获取第3维频率信息,实现3维分辨,可获得观测场景的散射中心在3维空间中的分布,从而解决叠掩问题,消除透视缩短、顶底倒置等几何形变现象,更直观地描述客观场景,已成为国际研究热点。该文介绍SAR 3维成像的概念和主要观测模式,分析该领域国内外研究现状和进展,重点阐述作者所在研究团队的SAR 3维成像研究进展,最后对SAR 3维成像技术进行总结和展望。      

圆迹SAR 成像技术研究进展

圆迹SAR(Circular SAR, CSAR)是近年来提出并发展起来的一种高分辨3 维成像模式,通过传感器平台的曲线运动,获取被观测目标多方位乃至360全向观测信息,以满足越来越高的精细观测需求。2011 年8 月,中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室利用自行研制的P 波段全极化SAR 系统开展了国内首次机载圆迹SAR 飞行实验,成功获取了全方位高分辨圆迹SAR 图像,实验结果初步展示了圆迹SAR 成像技术在高精度测绘、灾害评估和精细资源管理等领域的应用潜力。该文详细讨论了圆迹SAR 成像技术的研究进展,介绍了近年来国内外开展的若干次机载飞行实验以展示圆迹SAR 的独特应用优势,总结分析了圆迹SAR 的关键技术,最后对其发展趋势进行了展望。      

运动误差对太赫兹圆迹SAR成像质量影响分析

太赫兹圆迹合成孔径雷达(SAR)结合了太赫兹波和圆迹SAR技术,比传统的直线SAR具有更高的成像分辨力,在雷达领域拥有广阔的应用前景。雷达实际运动中存在的运动误差将导致成像聚焦差、旁瓣升高和分辨力下降,是影响雷达成像质量的重要因素,在太赫兹圆迹SAR中,雷达的成像质量受运动误差的影响是各个方位向的运动误差共同作用的。为了分析运动补偿时所需达到的精确度,建立了太赫兹圆迹SAR的运动误差模型,定量分析了运动误差存在时目标的峰值下降系数,并根据峰值下降系数分析了运动误差对成像质量的影响,包括分辨力、峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)的变化,同时通过仿真验证了分析的正确性。     

基于圆迹干涉SAR的DEM提取

圆迹干涉SAR具有对场景目标进行全方位观测测量的优势,为了满足高分辨率圆迹SAR成像对高精度的场景数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的需求,该文提出了一种基于圆迹干涉SAR数据的高程估计方法。首先推导了采用后向投影(Back Projection, BP)算法时的圆迹干涉SAR信号模型,然后给出了基于圆迹干涉SAR处理的场景DEM提取流程,最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

干涉圆迹SAR的目标三维重建方法研究

圆迹合成孔径雷达（CSAR）的360全方位观测能够获取目标各方向的散射特征,但是单轨迹圆迹SAR对于强方向性目标高度向散射特征的获取能力非常弱。该文针对典型目标开展3维圆迹SAR干涉方法研究,开展了基于暗室实验的原理性验证,首次给出了实际坦克金属模型的干涉圆迹SAR的3维重建结果,验证了该方法的有效性,同时展示了3维重建与全方位观测相结合在目标精细特征描述方面具有的重要应用潜力。      

基于改进三维后向投影的多圈圆迹SAR相干三维成像方法

圆迹SAR(CSAR)因其特殊曲线运动轨迹而具备3维成像能力。单圈CSAR理论上可以获得距离方位平面亚波长级的分辨率,但是高程向分辨率却很低。同时,利用后向投影(BP)算法进行CSAR 3维成像的算法复杂度高,成像效率低。该文提出一种基于改进3维后向投影的多圈CSAR相干3维成像方法,针对现有成像算法时间复杂度高的问题,提出一种构造几何插值核的CSAR改进3维后向投影算法,可将3维插值操作转化为1维插值操作和距离向量搜索操作,通过多圈CSAR改进3维后向投影成像结果相干积累的方式得到最终3维图像。该文所提方法可有效解决单圈CSAR 3维成像高程向分辨率低的问题,改善3维成像细节,同时能够大幅降低CSAR 3维成像时间。仿真圆锥目标和美国空军实验室GOTCHA数据3维成像结果验证了该文所提方法的有效性。

     

基于改进三维后向投影的多圈圆迹SAR相干三维成像方法

圆迹SAR(CSAR)因其特殊曲线运动轨迹而具备3维成像能力.单圈CSAR理论上可以获得距离方位平面亚波长级的分辨率,但是高程向分辨率却很低.同时,利用后向投影(BP)算法进行CSAR 3维成像的算法复杂度高,成像效率低.该文提出一种基于改进3维后向投影的多圈CSAR相干3维成像方法,针对现有成像算法时间复杂度高的问题,提出一种构造几何插值核的CSAR改进3维后向投影算法,可将3维插值操作转化为1维插值操作和距离向量搜索操作,通过多圈CSAR改进3维后向投影成像结果相干积累的方式得到最终3维图像.该文所提方法可有效解决单圈CSAR 3维成像高程向分辨率低的问题,改善3维成像细节,同时能够大幅降低CSAR 3维成像时间.仿真圆锥目标和美国空军实验室GOTCHA数据3维成像结果验证了该文所提方法的有效性.     

基于自学习稀疏先验的三维SAR成像方法

合成孔径雷达三维成像技术(3D SAR)能通过孔径维度扩展实现三维成像能力,但数据维度大、系统实现难、成像分辨率低。压缩感知稀疏重构技术在简化3D SAR系统、提升成像质量等方面展现出巨大潜力,但面临计算复杂度高、参数设置困难、弱稀疏场景适应差等新问题,制约了其实际应用。针对上述问题,该文结合卷积神经网络的特征学习及迭代算法的深度展开理论,提出了基于自学习稀疏先验的3D SAR成像方法。首先,探讨了常规3D SAR稀疏成像中矩阵向量线性表征模型的局限性,引入成像算子提升成像算法处理效率。其次,讨论了迭代算法映射网络的深度展开模型和实现方式,包括网络拓扑结构设计、算法参数的优化约束及网络的训练方法。最后,通过仿真数据和地面实验,证明了所提方法在提升成像精度的同时,其运行时间较传统稀疏成像算法降低一个数量级。      

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.     

地球同步轨道圆迹SAR 三维分辨特性分析

针对地球同步轨道圆迹SAR (Geosynchronous Circular SAR, GEOCSAR)具有平台轨道高、斜椭圆形空间轨迹和椭球面成像区域等特点,需建立新的理论分析模型对其分辨特性进行评估。该文从建立观测目标与SAR平台的空间几何关系出发,推导出目标点与场景中心对应的斜距差与圆迹方位角的函数关系,进而给出3 维点扩展函数表达式,并得出分辨函数受sinc 函数和贝塞尔函数共同影响的结论。然后重点分析了3 维分辨特性随地理位置、信号带宽、圆迹半径和孔径大小的变化规律,最后通过信号仿真实验进一步对理论建模进行了验证。      

基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像方法

针对圆周合成孔径雷达成像模式下应用参数化估计的三维成像算法效率低、精度差的问题,提出一种基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像算法。该算法首先对成像场景进行粗略网格划分,利用参数估计的方法得到目标的粗略位置,其次利用最小能量准则和精细化网格的方法得到目标精确三维位置和散射强度系数,最后通过CLEAN技术消除已估计点带来的影响,实现场景的三维成像。仿真实验结果表明:所提成像方法能有效对圆周观测下目标进行三维成像,同时与传统算法相比,解决了传统算法效率低、对目标估计不准确的问题,验证了所提算法的有效性。     

基于压缩冗余采样的线阵三维SAR成像方法

线阵三维SAR系统可实现对地面场景的三维成像,是近年来研究的热点,但受载机平台和实际条件的限制,其切航迹向分辨率难以提高。结合三维场景中的目标稀疏特征,提出了一种基于压缩冗余采样的线阵三维SAR超分辨成像方法。相比于匹配滤波成像方法,该方法需要较少的阵元数就可以进行超分辨成像,并且冗余基的采样结构使成像位置更加精确,在抑制旁瓣的同时大大提高了切航迹向的分辨率。仿真实验证明了算法的有效性。     

Reconnaissance with slant plane circular SAR imaging

This paper presents a method for imaging from the slant plane data collected by a synthetic aperture radar (SAR) over the full rotation or a partial segment of a circular flight path. A Fourier analysis for the Green's function of the imaging system is provided. This analysis is the basis of an inversion for slant plane circular SAR data. The reconstruction algorithm and resolution for this SAR system are outlined. It is shown that the slant plane circular SAR, unlike the slant plane linear SAR, has the capability to extract three-dimensional imaging information of a target scene. The merits of the algorithm are demonstrated via a simulated target whose ultra wideband foliage penetrating (FOPEN) or ground penetrating (GPEN) ultrahigh frequency (UHF) radar signature varies with the radar's aspect angle.     

New SAR image interpretation method of aircraft based on joint time-frequency analysis

With the continuous improvement of Synthetic Aperture Radar （SAR） resolution,interpreting the small targets like aircraft in SAR images becomes possible and turn out to be a hot spot in SAR application research.However,due to the complexity of SAR imaging mechanism,interpreting targets in SAR images is a tough problem.This paper presents a new aircraft interpretation method based on the joint time-frequency analysis and multi-dimensional contrasting of basic structures.Moreover,SAR data acquisition experiment is designed for interpreting the aircraft.Analyzing the experiment data with our method,the result shows that the proposed method largely makes use of the SAR data information.The reasonable results can provide some auxiliary support for the SAR images manual interpretation.     

应用变分法的极化SAR图像分类方法研究

提出了一种用于图像分类的变分模型,该模型结合正则化过程,可以较好地保持图像边缘信息,同时可以用于图像恢复.利用模拟和真实SAR图像的分类仿真试验表明,基于变分法的极化SAR图像分类方法不仅能够实现SAR图像的正确分类,克服SAR图像中相干斑噪声的影响,并且算法快速,易于实现.     

基于双稀疏域联合求解的高精度光谱恢复算法

基于压缩感知的光谱成像系统需要合适的算法解码采样数据才能得到最终的光谱成像数据,传统单稀疏域变换算法会带来光谱细节损失等问题。针对该问题,本文提出了利用双稀疏域联合求解的方法（JDSD）,将信号分解为低频部分和高频部分,并针对不同频率信号特点分别进行稀疏恢复,进而解码求解以实现高精度恢复信号。在数据验证中,首先利用OMP算法在频域内对光谱信息轮廓进行恢复,利用IRLS算法在空间域内对光谱细节进行补偿,分析了不同稀疏变换对于参数设置的影响,测试了不同算法组合的JDSD对于测试数据的恢复结果。对于500种光谱数据仿真测试表明,双稀疏域联合求解可将光谱恢复保真度大大提升,20%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.625和0.515分别提升为0.817和0.659,80%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.863和0.808分别提升为0.940和0.897。JDSD算法可以使得光谱吸收峰等细节特征得到高精度保持,对于基于光谱的特征分析、物质识别等应用具有十分重要的意义。     

Downward looking sparse linear array 3D SAR imaging algorithm based on back-projection and convex optimization

Downward Looking Sparse Linear Array Three Dimensional SAR （DLSLA 3D SAR） is an important form of 3D SAR imaging,which has a widespread application field.Since its practical equivalent phase centers are usually distributed sparsely and nonuniformly,traditional 3D SAR algorithms suffer from low resolution and high sidelobes in cross-track dimension.To deal with this problem,this paper introduces a method based on back-projection and convex optimization to achieve 3D high accuracy imaging reconstruction.Compared with traditional SAR algorithms,the proposed method sufficiently utilizes the sparsity of the 3D SAR imaging scene and can achieve lower sidelobes and higher resolution in cross-track dimension.In the simulated experiments,the reconstructed results of both simple and complex imaging scene verify that the proposed method outperforms 3D back-projection algorithm and shows satisfying cross-track dimensional resolution and good robustness to noise.     

基于集成成像的生物微小组织三维信息获取方法

提出一种将集成成像和光学显微镜结合实 现生物微小组织三维信息获取的新方法。以显 微镜为基础,结合集成成像特性,应用光学成像理论设计了与光路匹配的微透镜阵列,研制 了微弱光下的 三维信息获取系统。与已有方法相比,本文方法采用新的成像光路和三维信息获取器件,因 而放大倍数更高, 可记录更多的生物微小组织三维信息。针对生物微小组织,利用集成显微成像装置获得了 单元像阵列图像实验数据,分析了样本的三维结构和信息,验证了本文系统在微型组织三维 信息获取方面的有效性。     

频率步进信号距离－方位联合超分辨成像方法

对距离向、方位向二维稀疏的频率步进信号模型, 基于压缩感知理论, 研究了一种适用于稀疏频率步进回波的距离-方位联合逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)超分辨成像方法.首先对稀疏频率步进回波进行建模, 在此基础上构建了距离向和方位向二维稀疏时的联合稀疏基, 最后利用二维平滑0-范数法在矩阵域直接进行处理, 得到最终的ISAR超分辨成像结果.并对算法复杂度、超分辨性能进行了分析, 得出了相应的结论.理论分析和仿真结果表明所提方法在不同稀疏方式、不同稀疏条件下具有更好成像质量、更快处理速度的优势.     

超宽带系统中基于稀疏恢复的TOA和DOA联合估计方法

针对稀疏表示框架下进行超宽带系统中到达时间(Time of Arrival, TOA)和波达方向(Direction of Arrival, DOA)联合估计的问题,提出了一种基于稀疏恢复的TOA和DOA联合估计方法。采用l范数作为稀疏约束条件,并利用联合正交匹配追踪算法获取TOA估计值,解决了TOA配对问题,最后根据两副天线的时延差与DOA之间的关系获得信号的DOA估计。所提算法考虑了离网格信号参数估计问题,并通过联合稀疏恢复进行补偿。仿真结果表明,所提算法的参数估计性能优于传统的压缩感知算法、传播算子算法、矩阵束算法以及借助旋转不变性的信号参数估计技术(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)算法,同时计算复杂度更低。