專利名稱：基于密度加權(quán)的模擬退火稀疏合成孔徑雷達(dá)成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)成像技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種稀疏合成孔徑雷達(dá)的成像方法， 該方法可用于機(jī)/星載雷達(dá)系統(tǒng)對地觀測成像。
背景技術(shù)：
合成孔徑雷達(dá)SAR安置于機(jī)/星載平臺，是一種主動式微波遙感設(shè)備，可以全天候、全天時(shí)、遠(yuǎn)距離對場景進(jìn)行觀測。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，方位向雷達(dá)發(fā)射重復(fù)頻率必須大于方位向合成孔徑帶寬2倍才能保證頻譜無混疊。由于機(jī)/星載合成孔徑雷達(dá)往往平臺速度快和天線孔徑小，使得方位向帶寬大，這就要求雷達(dá)重復(fù)頻率高，導(dǎo)致方位向脈沖數(shù)多從而觀測數(shù)據(jù)量大，不利于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)回傳。傳統(tǒng)完全采樣成像，需要采集并回傳大量回波數(shù)據(jù)，導(dǎo)致成像計(jì)算量大，處理速度慢。稀疏采樣可以降低回波采集數(shù)據(jù)量，從而減少成像計(jì)算量，提高處理速度。于是近些年出現(xiàn)了稀疏合成孔徑雷達(dá)成像。最簡單的稀疏方式是均勻稀疏采樣成像，由于這種成像方法不滿足奈奎斯特采樣定理，方位向匹配濾波后會出現(xiàn)成對回波即柵瓣，導(dǎo)致成像結(jié)果存在主場景的多次復(fù)制即鬼影。當(dāng)雷達(dá)工作于條帶模式時(shí)，“鬼影”場景會疊加到對應(yīng)其成像中心的主場景上，造成成像模糊。常規(guī)優(yōu)化稀疏采樣成像，通過設(shè)計(jì)好的代價(jià)函數(shù)，應(yīng)用全局優(yōu)化算法，如遺傳算法 GA、粒子群優(yōu)化PSO算法、模擬退火SA算法等，優(yōu)化出稀疏采樣位置或保留優(yōu)化位置的采樣回波，能消除柵瓣和壓低副瓣。但常規(guī)的優(yōu)化稀疏采樣成像方法存在運(yùn)算量大、優(yōu)化時(shí)間長、副瓣不夠低等問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于密度加權(quán)的模擬退火的稀疏合成孔徑雷達(dá)成像方法，以減小運(yùn)算量和優(yōu)化時(shí)間，進(jìn)一步降低副瓣，提高成像質(zhì)量。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟(1)采用密度加權(quán)獲得中間采樣孔徑(Ia)設(shè)定全孔徑采樣數(shù)為D、稀疏孔徑采樣總數(shù)為M、初始中間孔徑采樣數(shù)為Ntl， 初始化1 XD維采樣標(biāo)記矢量χ = 0，采樣標(biāo)記矢量χ元素為1表示采樣，元素為0表示不采樣，D、M、N0均取正整數(shù)，且滿足N。< M < D ；(Ib)由全孔徑采樣數(shù)D，獲得DXl維泰勒窗矢量h = taylorwin )，對窗矢量的最大值歸一化，得到DX 1維歸一化泰勒窗矢量hQ = h/max (h)，其中taylorwin和max分別表示泰勒窗函數(shù)和求最大值函數(shù)；(Ic)給循環(huán)變量賦初值i = fix (DA)-Hx(NtlA),這里i表示中間孔徑采樣序號，fix表示朝零取整；
(Id)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)服從均勻分布
區(qū)間的數(shù)r = rand(l)，以歸一化泰勒窗矢量中第i個(gè)元素為參考，判斷DiJi > r是否成立，若成立則[x]i = 1，[x]^^ = 1，否則直接執(zhí)行步驟(Ie)，其中rand表示產(chǎn)生一服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，[Wi表示矢量χ中的第 i個(gè)元素；(Ie)令i = i+Ι，判斷i Sceil (D/2)是否成立，若成立，則返回步驟(Id)繼續(xù)循環(huán)，否則執(zhí)行步驟(If)，這里ceil表示朝正無窮大取整；(If)循環(huán)結(jié)束后，統(tǒng)計(jì)中間采樣孔徑實(shí)際所含采樣數(shù)N = sum(x), sum表示求和函數(shù)；(2)利用模擬退火智能優(yōu)化算法以主瓣和副瓣峰值比最大為代價(jià)函數(shù)，優(yōu)化除中間采樣孔徑外的剩余兩邊對稱采樣孔徑，得到方位向稀疏采樣位置(2a)設(shè)定初始溫度Ttl，模擬退火總的迭代次數(shù)Q ；(2b)在采樣標(biāo)記矢量χ剩余左邊孔徑中，隨機(jī)填(M-N) /2個(gè)數(shù)值1，根據(jù)對稱性在右邊孔徑填(M-N) Λ個(gè)數(shù)值1，并記錄1的位置，得到擾動前的位置矢量Ip = find (χ = 1)， find表示尋找滿足條件元素的位置；(2c)設(shè)計(jì)代價(jià)函數(shù)為f(Ip) = FindLocalPeak2 (P(Ip))，其中 FindLocalPeak2 是返回參數(shù)矢量的第二個(gè)極大值的函數(shù)，P(Ip)為合成陣列的歸一化方向圖，且
權(quán)利要求
1.一種基于密度加權(quán)的模擬退火稀疏合成孔徑雷達(dá)成像方法，包括如下步驟(1)采用密度加權(quán)獲得中間采樣孔徑(Ia)設(shè)定全孔徑采樣數(shù)為D、稀疏孔徑采樣總數(shù)為M、初始中間孔徑采樣數(shù)為Ntl，初始化1 XD維采樣標(biāo)記矢量χ = 0，采樣標(biāo)記矢量χ元素為1表示采樣，元素為0表示不采樣， D、M、N0均取正整數(shù)，且滿足N。< M < D ；(Ib)由全孔徑采樣數(shù)D，獲得DXl維泰勒窗矢量h = taylorwin )，對窗矢量的最大值歸一化，得到DX 1維歸一化泰勒窗矢量hQ = h/max (h)，其中taylorwin和max分別表示泰勒窗函數(shù)和求最大值函數(shù)；(Ic)給循環(huán)變量賦初值i = Hx(Dz^)-Hx(NciA)，這里i表示中間孔徑采樣序號，fix 表示朝零取整；(Id)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)服從均勻分布
區(qū)間的數(shù)r = rand(l)，以歸一化泰勒窗矢量中第i個(gè)元素為參考，判斷DiJi > r是否成立，若成立則[x]i = 1，[x]^^ = 1，否則直接執(zhí)行步驟(Ie)，其中rand表示產(chǎn)生一服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，[Wi表示矢量χ中的第i個(gè)元素；(Ie)令i = i+Ι，判斷i ( ceil(D/2)是否成立，若成立，則返回步驟(Id)繼續(xù)循環(huán)， 否則執(zhí)行步驟(If)，這里ceil表示朝正無窮大取整；(If)循環(huán)結(jié)束后，統(tǒng)計(jì)中間采樣孔徑實(shí)際所含采樣數(shù)N = sum(X)，sum表示求和函數(shù)；(2)利用模擬退火智能優(yōu)化算法以主瓣和副瓣峰值比最大為代價(jià)函數(shù)，優(yōu)化除中間采樣孔徑外的剩余兩邊對稱采樣孔徑，得到方位向稀疏采樣位置(2a)設(shè)定初始溫度Ttl，模擬退火總的迭代次數(shù)Q ；(2b)在采樣標(biāo)記矢量χ剩余左邊孔徑中，隨機(jī)填(M-N) /2個(gè)數(shù)值1，根據(jù)對稱性在右邊孔徑填(M-N)/2個(gè)數(shù)值1，并記錄1的位置，得到擾動前的位置矢量Ip = find (χ = 1)，find 表示尋找滿足條件元素的位置；(2c)設(shè)計(jì)代價(jià)函數(shù)為f(Ip) = FindLocalPeak2 (P(Ip)),其中 FindLocalPeak2 是返回參數(shù)矢量的第二個(gè)極大值的函數(shù)，P(Ip)為合成陣列的歸一化方向圖，且=去l>xP(·/'2+JJsil^-sinAVyl)'其中0為波束指向，Θ Q為導(dǎo)向方向，λ為波丄 V土 w=l長，j為虛數(shù)單位；(2d)根據(jù)設(shè)計(jì)好的代價(jià)函數(shù)利用模擬退火算法優(yōu)化除中間采樣孔徑外的剩余兩邊對稱采樣孔徑，得到方位向稀疏采樣位置；(3)雷達(dá)根據(jù)方位向稀疏采樣位置發(fā)射并接收回波，實(shí)現(xiàn)回波數(shù)據(jù)的稀疏采樣；(4)對稀疏采樣得到的稀疏回波數(shù)據(jù)在方位向空缺位置補(bǔ)零，然后利用RD算法完成成像處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于步驟(2d)，按如下步驟進(jìn)行2dl)設(shè)外循環(huán)變量k = 1，k表示第k次模擬退火迭代；2d2)設(shè)第k次的退火溫度值為Tk = TkVln (k+Ι)；2d3)初始化內(nèi)循環(huán)變量η = 2，并令[I。]k = [Ip]k，其中η表示剩余孔徑采樣序號，I。 表示擾動后的位置矢量，[Ip]k表示第k次迭代擾動前的采樣位置矢量，[IJk表示第k次迭代擾動后的采樣位置矢量；2d4)將第η個(gè)采樣位置在第η-1和η+1采樣位置之間進(jìn)行擾動，該擾動表示為 [IJl= [IcL + roundel-[IcXraM(I)]，其中 round 表示四舍五入，[、工表示第 k次迭代第η個(gè)序號擾動前的采樣位置矢量，[1」:表示第k次迭代第η個(gè)序號擾動后的采樣位置矢量；2d5)為滿足對稱性，令「if =D + l-[lcf，其中D為全孔徑采樣數(shù)，M為稀疏孔徑采L 6」mL 6樣總數(shù)；2d6)計(jì)算擾動前后代價(jià)函數(shù)的變化，即ΔΕ = f([I。]k)_f([Ip]k)； 2d7)判斷ΔΕ<0是否成立，若不成立，則執(zhí)行步驟2d8)，否則跳轉(zhuǎn)到步驟2d9)； 2d8)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)服從均勻分布
區(qū)間的數(shù)r，r = rand(l)，然后判斷exp(-AE/ K0Tk) > r是否滿足，其中Ktl為玻爾茲曼常數(shù)，若滿足，則執(zhí)行步驟2d9)，否則跳轉(zhuǎn)到步驟 2dl0)；2d9)接受擾動后的狀態(tài)，即[Ip]k= [IJk；2dl0)更新內(nèi)循環(huán)變量，η = η+1 ；并判斷η彡(M-N)/2是否成立，若不成立，則跳轉(zhuǎn)到步驟2d2)，否則執(zhí)行步驟2dll)；2dll)更新外循環(huán)變量k = k+1，并判斷k彡Q是否成立，若成立則返回到步驟2d2)， 否則迭代結(jié)束，迭代結(jié)束后，Ip即為優(yōu)化得到的方位向稀疏采樣位置矢量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于步驟(4)所述的利用RD算法完成成像處理，按如下步驟進(jìn)行1)利用相關(guān)函數(shù)法，對補(bǔ)零后的稀疏回波數(shù)據(jù)的多普勒中心頻率進(jìn)行估計(jì)；2)根據(jù)估計(jì)出來的多普勒中心頻率，進(jìn)行距離徙動校正；3)距離徙動校正后，對方位稀疏采樣位置對應(yīng)的距離向數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域脈沖壓縮處理；4)距離脈沖壓縮后，利用圖像偏置法進(jìn)行多普勒調(diào)頻率估計(jì)；5)根據(jù)估計(jì)出來的多普勒中心頻率和多普勒調(diào)頻率，進(jìn)行方位頻域脈沖壓縮處理后， 得到SAR圖像。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于密度加權(quán)的模擬退火稀疏合成孔徑雷達(dá)成像方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)的雷達(dá)回傳數(shù)據(jù)傳輸率高和運(yùn)算量大，均勻稀疏采樣成像存在“鬼影”場景的問題。其實(shí)現(xiàn)過程為采用密度加權(quán)獲得中間采樣孔徑；利用模擬退火優(yōu)化算法以主瓣和副瓣峰值比最大為代價(jià)函數(shù)，優(yōu)化剩余兩邊對稱采樣孔徑，得到方位稀疏采樣位置；根據(jù)方位稀疏采樣位置實(shí)現(xiàn)稀疏回波數(shù)據(jù)采樣以降低數(shù)據(jù)量；回波數(shù)據(jù)方位向空缺位置補(bǔ)零后完成成像。本發(fā)明在付出較小成像質(zhì)量下降的代價(jià)下實(shí)現(xiàn)降低前端回傳數(shù)據(jù)傳輸率，減少后端距離向脈壓的計(jì)算量，提高了成像的處理速度并消除均勻稀疏采樣成像的“鬼影”場景，可用于機(jī)/星載雷達(dá)系統(tǒng)對地觀測成像。
文檔編號G01S13/90GK102393517SQ20111024648
公開日2012年3月28日 申請日期2011年8月25日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月25日
發(fā)明者廖桂生, 曾操, 朱圣棋, 楊青華, 王民航 申請人:西安電子科技大學(xué)