基于硬閾值omp的線陣sar稀疏成像方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像方法，它是針對線陣SAR觀測場景目標(biāo)空間中主散射目標(biāo)在空間上稀疏的特征，通過建立線陣SAR原始回波信號與觀測場景目標(biāo)空間中散射系數(shù)的線性測量矩陣，利用目標(biāo)散射系數(shù)最大最小對比度和目標(biāo)散射系數(shù)變化率作為硬閾值OMP算法迭代處理的迭代終止條件，克服了傳統(tǒng)正交匹配追蹤算法在線陣SAR稀疏成像中對主散射目標(biāo)個數(shù)的依賴，與基于傳統(tǒng)正交匹配追蹤算法的線陣SAR稀疏成像相比，它無需已知觀測場景目標(biāo)空間的主散射目標(biāo)個數(shù)，更適用于實際情況中主散射目標(biāo)個數(shù)未知時的線陣SAR稀疏成像；提高了線陣SAR的成像精度。本發(fā)明可以應(yīng)用于合成孔徑雷達(dá)成像和地球遙感等領(lǐng)域。
【專利說明】基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本技術(shù)發(fā)明屬于雷達(dá)【技術(shù)領(lǐng)域】，它特別涉及了合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像【技術(shù)領(lǐng)域】?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)(SAR)利用單天線的直線運動合成一維的虛擬線陣天線，獲得方位向高分辨率，再利用脈沖壓縮技術(shù)獲得雷達(dá)視線方向高分辨率，從而實現(xiàn)觀測場景的二維成像。但由于側(cè)視成像時地形遮擋陰影效應(yīng)以及對稱模糊問題，二維SAR在城市、山地和峽谷等復(fù)雜起伏地形情況不能獲得滿意的成像結(jié)果。三維SAR基本原理是通過天線運動合成虛擬二維面陣天線，獲得面陣平面內(nèi)二維高分辨，再結(jié)合脈沖壓縮技術(shù)獲得雷達(dá)視線方向高分辨率，實現(xiàn)對觀測場景目標(biāo)三維成像，克服了二維SAR成像技術(shù)在復(fù)雜起伏地形區(qū)域的缺陷。三維SAR是SAR成像技術(shù)未來發(fā)展的必然趨勢以及當(dāng)前的研究熱點。線陣合成孔徑雷達(dá)(Linear array SAR, LASAR,簡稱線陣SAR)是利用與方位向和雷達(dá)視線方向垂直放置線陣天線，再結(jié)載荷平臺的運動合成二維虛擬面陣的三維SAR成像技術(shù)。與傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)相比，線陣SAR具有多模式工作能力，除了可工作于傳統(tǒng)側(cè)視模式，還可工作于下視模式以及前視模式，在成像應(yīng)用中更加靈活。根據(jù)每個脈沖周期內(nèi)線陣陣元個數(shù)不同，線陣SAR可分為全陣元(滿陣)線陣SAR和稀疏陣元線陣SAR。全陣元線陣SAR需要接收、存儲和處理全采樣線陣天線的回波信號，系統(tǒng)硬件成本高、數(shù)據(jù)量及處理難度大。為了降低系統(tǒng)硬件與數(shù)據(jù)處理成本，實際中線陣SAR系統(tǒng)中通常采用稀疏陣元，即利用稀疏線陣陣列在每個脈沖重復(fù)周期內(nèi)接收一個或少數(shù)個天線陣元回波數(shù)據(jù)，但采用稀疏線陣的代價是利用經(jīng)典成像方法時分辨率降低、成像質(zhì)量下降。
[0003]目前線陣SAR成像方法主要基于匹配濾波(Matched Filter, MF)理論，如三維距離-多普勒(RD)算法和三維后向投影(BP)算法，見參考文獻(xiàn)“G.Fornaro，F(xiàn).Serafino, and F.Soldovier1.Three-dimensionalFocusingwithMultipass SARData.1EEE Trans.Geosc1.Remote Sens, vol.41, n0.3, pp.507 - 517, Mar.2003.” 和“Shijun, Zhang Xiaoling,YangJianyu, Wang yinb0.Surface-Tracing-Based LASAR3-DImaging Method via Multiresolution Approximation.1EEETrans.Geosc1.RemoteSens, vol.46, n0.11, pp.3719 - 3730, Nov.2008.”,該類算法在頻域或時域上通過回波數(shù)據(jù)的相參積累獲得觀測場景目標(biāo)的三維成像。雖然傳統(tǒng)匹配濾波算法運算效率較高，但匹配濾波成像算法由于受線陣長度和分辨率瑞利準(zhǔn)則限制，成像分辨率較低而且在稀疏線陣時存在較嚴(yán)重主瓣展寬和旁瓣干擾，成像質(zhì)量不足。隨著各應(yīng)用領(lǐng)域?qū)走_(dá)成像分辨率要求越來越高，研究獲取高分辨或者超分辨能力成像算法成為了當(dāng)前線陣SAR成像技術(shù)的一個迫切需要。
[0004]線陣SAR成像是從原始回波信號中重構(gòu)出目標(biāo)散射系數(shù)的過程，該成像過程本質(zhì)上是一個逆散射問題求解過程。如果能夠建立線陣SAR回波信號和觀測場景目標(biāo)空間散射系數(shù)的線陣測量模型，線陣SAR成像問題就可等效為三維目標(biāo)空間散射系數(shù)的線性方程逆求解問題。在線陣SAR成像的三維觀測場景目標(biāo)空間中，由于大多數(shù)區(qū)域不包含散射點(如，空氣)或散射點被其他散射點遮擋而無法被入射波束照射(如，地下目標(biāo))，線陣SAR三維圖像往往表現(xiàn)出典型的空間稀疏特征。因此線陣SAR成像問題可以進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為觀測場景目標(biāo)空間中稀疏目標(biāo)的散射系數(shù)的估計與重構(gòu)問題，在成像處理過程中只需要估計出包含稀疏目標(biāo)的空間單元散射系數(shù)，并不需要估計觀測場景目標(biāo)空間所有單元的散射系數(shù)?；诰€陣SAR觀測場景目標(biāo)的稀疏性，稀疏信號重構(gòu)理論為克服經(jīng)典線陣SAR成像算法的缺陷，提高線陣SAR成像質(zhì)量提供了一種新的技術(shù)途徑。正交匹配追蹤(OMP)算法是稀疏信號重構(gòu)理論中的經(jīng)典算法，詳見參考文獻(xiàn)“J.A.Tropp, A.C.Gilbert.SignalRecoveryfromRandomMeasurements via OrthogonalMatchingPursuit.1EEE Transactions onInformation Theory, vol.53, n0.12, pp: 4655-4666, 2007.”。OMP 算法基本思想是利用貪婪迭代追蹤方法，在每一次迭代中選定測量矩陣中與重構(gòu)殘余誤差的最大相干項作為索引原子，并對所選定原子矩陣進(jìn)行正交化以保證迭代結(jié)果最優(yōu)。因正交匹配追蹤算法結(jié)構(gòu)簡單、計算復(fù)雜度低和運算時間快等優(yōu)點，近兩年已在圖像處理、醫(yī)學(xué)成像和無線通信等領(lǐng)域中相關(guān)稀疏信號重構(gòu)得到了成功應(yīng)用。但是，正交匹配追蹤算法成功重構(gòu)稀疏信號的前提是需要已知原始稀疏信號中非零元素的個數(shù)，如果原始稀疏信號中非零個數(shù)未知，該算法重構(gòu)性能會嚴(yán)重下降。然而，在線陣SAR實際成像中，觀測場景中主散射目標(biāo)的個數(shù)通常不是已知的。雖然觀測場景中主散射目標(biāo)的個數(shù)可以利用其它算法進(jìn)行近似估計，但是估計處理過程復(fù)雜且結(jié)果往往不夠精確。為了在線陣SAR中成功應(yīng)用正交匹配追蹤算法對觀測場景主散射目標(biāo)進(jìn)行稀疏成像，必須克服正交匹配追蹤算法對已知原始稀疏信號中非零元素個數(shù)的約束。
[0005]為了提高稀疏線陣SAR成像精度，并且為了克服觀測場景中主散射目標(biāo)個數(shù)對正交匹配追蹤算法的約束，本發(fā)明提出一種基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像方法。硬閾值OMP算法利用線陣SAR觀測場景中目標(biāo)最大最小散射系數(shù)對比度和目標(biāo)散射系數(shù)變化率代替主散射目標(biāo)的個數(shù)作為OMP算法迭代終止的判定條件，通過合理的設(shè)置目標(biāo)最大最小散射系數(shù)對比度和目標(biāo)散射系數(shù)變化率的值，硬閾值OMP在主散射目標(biāo)個數(shù)未知時也能較精確地分離觀測場景中的主散射目標(biāo)和弱散射背景，因而可以有效應(yīng)用于主散射目標(biāo)個數(shù)未知時線陣SAR稀疏成像。根據(jù)本人了解，當(dāng)前還沒有出現(xiàn)基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏重構(gòu)成像方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了提高線陣SAR的成像精度，本發(fā)明結(jié)合線陣SAR三維觀測場景目標(biāo)的稀疏特征，將稀疏重構(gòu)理論應(yīng)用于線陣SAR成像，提出了一種基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像方法，它是針對線陣SAR觀測場景目標(biāo)空間中主散射目標(biāo)在空間上稀疏的特征，通過建立線陣SAR原始回波信號與觀測場景目標(biāo)空間中散射系數(shù)的線性測量矩陣，提出了基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像算法，該算法利用目標(biāo)散射系數(shù)最大最小對比度和目標(biāo)散射系數(shù)變化率作為硬閾值OMP算法迭代處理的迭代終止條件，克服了傳統(tǒng)正交匹配追蹤算法在線陣SAR稀疏成像中對主散射目標(biāo)個數(shù)的依賴，更加適用于實際情況中未知主散射目標(biāo)個數(shù)時的線陣SAR稀疏成像，并且相對傳統(tǒng)匹配濾波方法提高了線陣SAR的成像精度。
[0007]為了方便描述本發(fā)明的內(nèi)容，首先作以下術(shù)語定義:
[0008]定義1、稀疏信號[0009]如果一個離散信號中非零值的個數(shù)遠(yuǎn)小于信號本身的長度，則該信號可認(rèn)為是稀疏的。設(shè)X= [Xl，X2，…，χΝ]τ為N個離散信號組成的列向量，其中七表示向量X中的第I個元素，X2表示向量X中的第2個元素，χΝ表示向量X中的第N個元素，右上角T為轉(zhuǎn)置運算符號。如果向量X中僅有Ktl個元素非零或遠(yuǎn)大于零，則向量X定義為
K。稀疏向量[的值定義為信號向量X的稀疏度。詳見文獻(xiàn)“S.Mallat.AWaveletTour
N
ofSignalProcessing:TheSparseffay.Access Online via Elsevier, 2008.，，。
[0010]定義2、范數(shù)
[0011]設(shè)X是數(shù)域C上線性空間，其中C表示復(fù)數(shù)域，若它滿足如下性質(zhì):| |x| I≥0，且Ixl I =0 僅有 X = 0;| IaX I = |a| I x| |，a 為任意常數(shù)；I |Xi+X2 I ( I X1I I+ X2I I，則
稱I |X| I為X空間上的范數(shù)(norm)，其中X1和X2為X空間上的任意兩個值。對于定義I中
的NXl維離散信號向量X= [X1, X2，…，χΝ]τ，向量X的LP范數(shù)表達(dá)式為
【權(quán)利要求】
1.一種基于硬閾值OMP的線陣SAR稀疏成像方法，其特征是它包括以下步驟: 步驟1、初始化線陣SAR系統(tǒng)參數(shù): 初始化線陣SAR系統(tǒng)參數(shù)包括:平臺速度矢量，記做?線陣天線各陣元初始位置矢量，記做I (O)，其中η為天線各陣元序號，為自然數(shù)，η = 1，2，...，N，N為線陣天線的陣元總數(shù)；線陣天線長度，記做L ;雷達(dá)工作中心頻率，記做f。；雷達(dá)載頻波長，記做λ ;雷達(dá)發(fā)射基帶信號的信號帶寬，記做4 ;雷達(dá)發(fā)射信號脈沖寬度，記做Tp ;雷達(dá)發(fā)射信號的調(diào)頻斜率，記做;雷達(dá)接收波門持續(xù)寬度，記做T。；雷達(dá)接收系統(tǒng)的采樣頻率，記做fs ;雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率，記做PRF ;雷達(dá)系統(tǒng)的脈沖重復(fù)時間，記為PRI ;雷達(dá)接收系統(tǒng)接收波門相對于發(fā)射信號發(fā)散波門的延遲，記做Td ;天線在方位向的有效孔徑長度，記做Da;光在空氣中的轉(zhuǎn)播速度，記做C ;距離向快時刻，記做t，t = 1，2，…，T，T為距離向快時刻總數(shù)?’方位向慢時亥Ij,記做1,1 = 1，2，…，K,K為方位向慢時刻總數(shù)；上述參數(shù)均為線陣SAR系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，其中線陣天線的陣元總數(shù)N，線陣天線長度L，相鄰天線陣元之間的間距d，雷達(dá)中心頻率f。，雷達(dá)載頻波長λ，雷達(dá)發(fā)射基帶信號的信號帶寬雷達(dá)發(fā)射信號脈沖寬度ΤΡ，雷達(dá)發(fā)射信號調(diào)頻斜率far,雷達(dá)接收波門持續(xù)寬度T。，雷達(dá)接收系統(tǒng)的采樣頻率fs，雷達(dá)系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率PRF，雷達(dá)系統(tǒng)的脈沖重復(fù)時間PRI和雷達(dá)接收系統(tǒng)接收波門相對于發(fā)射信號發(fā)散波門的延遲TD，天線在方位向的有效孔徑長度Da在線陣SAR系統(tǒng)設(shè)計過程中已經(jīng)確定；平臺速度矢量f及線陣天線各陣元初始位置矢量t (O)在線陣SAR觀測方案設(shè)計中已經(jīng)確定；根據(jù)線陣SAR成像系統(tǒng)方案和觀測方案，線陣SAR成像方法需要的初始化成像系統(tǒng)參數(shù)均為已知； 步驟2、初始化線陣SAR的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù): 初始化線陣SAR的觀測場景目標(biāo)空間參數(shù)，包括:以雷達(dá)波束照射場區(qū)域地平面和垂直于該地平面向上的單位向量所構(gòu)成的空間直角坐標(biāo)作為線陣三維SAR的觀測場景目標(biāo)空間Ω ;將觀測場景目標(biāo)空間Ω均勻劃分成大小相等的立體單元格，單元網(wǎng)格在水平橫向、水平縱向和高度向邊長分別記為dx、dy和dz，單元格大小一般選擇為線陣SAR系統(tǒng)傳統(tǒng)理論成像分辨率或該分辨率的二分之一；觀測場景目標(biāo)空間Ω中第m個單元格的坐標(biāo)矢量，記做m表示觀測場景目標(biāo)空間Ω中第m個單元格，m= 1，2，…，M，M為觀測場景目標(biāo)空間Ω中的單元格總數(shù)；觀測場景目標(biāo)空間Ω中所有單元格的散射系數(shù)按位置順序排列組成向量，記做α，向量α由M行I列組成；散射系數(shù)向量α中第m個元素的散射系數(shù)，記做απ;觀測場景目標(biāo)空間Ω在線陣SAR成像方案設(shè)計中已經(jīng)確定； 步驟3、建立線陣SAR原始回波信號與觀測場景目標(biāo)散射系數(shù)的線性測量矩陣: 根據(jù)步驟I中初始化的平臺速度矢量:?，線陣天線各陣元初始位置矢量I(O)和雷達(dá)系統(tǒng)的脈沖重復(fù)頻率PRF，采用公式？? (/)=巧(0) + ，n = hXN ’ / = 1,2，...,[，計算得到第η個線陣天線陣元在第I個方位向慢時刻的位置矢量，記為瓦(O，其中N為步驟I中線陣天線陣元總數(shù)，K為步驟I的方位向慢時刻總數(shù)；采用公式 ((O-，11 = 1，2，...，N，1 = l，2，...，K，m = 1，2，一，M，計算得到在第I個方位向慢時刻線陣SAR觀測場景目標(biāo)空間Ω中第m個單元格到第η個線陣天線陣元的距離，記為/?(之(/)Λ,)，其中N.N2表示定義2中的向量L2范數(shù)，I為步驟2中初始化得到觀測場景目標(biāo)空間Ω中第m個單元格的坐標(biāo)矢量，M為步驟2中初始化的場景目標(biāo)空間Ω中單元格總數(shù)；采用公式
【文檔編號】G01S13/90GK103698763SQ201310680918
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月12日
【發(fā)明者】張曉玲, 韋順軍, 師同彥, 何蜀豐 申請人:電子科技大學(xué)