一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶sar壓縮感知成像方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法，屬于雷達(dá)成像技 術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar，簡稱SAR)由于具有全天時全天候工 作的優(yōu)點，越來越受到人們的重視，在軍事和民用等各個方面得到了廣泛應(yīng)用。雷達(dá)在工作 過程中容易受到各種情況的干擾，例如電磁波的干擾、敵方的干擾、機械的干擾等或者當(dāng)不 能進(jìn)行連續(xù)采集雷達(dá)數(shù)據(jù)時，就造成了雷達(dá)回波脈沖數(shù)據(jù)非連續(xù)，也就是數(shù)據(jù)缺失。對于條 帶SAR缺失數(shù)據(jù)，采用常規(guī)的雷達(dá)成像方法成像，圖像質(zhì)量會有一定程度的下降或者重影。
[0003] 對于缺失數(shù)據(jù)，通?？梢岳貌逯档姆椒ㄟM(jìn)行恢復(fù)，用兩側(cè)完整的數(shù)據(jù)通過Sine 插值恢復(fù)中間間斷的數(shù)據(jù)，如文獻(xiàn)1。但是當(dāng)缺口數(shù)據(jù)的頻譜存在混疊，信號不滿足奈奎斯 特采樣定理時，就不能通過插值的方法進(jìn)行信號的恢復(fù)。除了用插值恢復(fù)信號的方法外，利 用譜估計或者線性預(yù)測和遞推的方法也可以恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)，如文獻(xiàn)2、文獻(xiàn)3、文獻(xiàn)4。這些 算法對預(yù)測模型和信雜比比較敏感，當(dāng)缺失信號比較大時，其對缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)會成指數(shù) 級衰減，導(dǎo)致雷達(dá)圖像仍然有重影。GAPES(Gapped-dataAmplitudeandPhaseEmulation， 簡稱GAPES)方法也是恢復(fù)缺失信號的一種方法，如文獻(xiàn)5、文獻(xiàn)6、文獻(xiàn)7。但該方法在信 號恢復(fù)時，需要進(jìn)行大量的矩陣求逆運算，對于條帶SAR數(shù)據(jù)的來說，其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 目前運算平臺的運算能力。若僅利用缺失數(shù)據(jù)兩側(cè)的幾十個脈沖來恢復(fù)干擾數(shù)據(jù)，其計算 量雖然小，但是幾十個SAR脈沖的方位向頻譜相比于全孔徑的方位向頻譜會變窄，不符合 GAPES方法對頻譜假定的前提條件，所以GAPES方法不適合于大數(shù)據(jù)量的SAR數(shù)據(jù)恢復(fù)。
[0004] 到目前為止，針對條帶SAR缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)成像，消除缺失數(shù)據(jù)對最后成像結(jié)果影 響的方法，還未見諸報道。
[0005] 參考文獻(xiàn)
[0006][l]AlanV.Oppenheim.SignalsandSystem(SecondEdition) [M]，電子工業(yè)出版 社，北京，2010
[0007] [2]I.J.Gupta,"Highresolutionradarimagingusing2Dlinear prediction,"IEEETrans.AntennasPropagat.,1994,vol42,no.1,pp.31-37.
[0008] [3]I.J.Gupta,M.J.BealsandA.Moghaddar,"Dataextrapolationfor high-resolutionradarimaging,"IEEETrans.AntennasandPropagat., 1994,vol 42,no.11,pp.1540-1545.
[0009] [4]I.Erer,"AnewdataextrapolationalgorithmforhighresolutionISAR imaging"，Int.J.Electron.Commun. (AEU),2006,vol60,pp.316-319.
[0010] [5]P.Stoica,E.LarssonandJ.Li,Adaptivefilter-bankapproach torestorationandspectralanalysisofgappeddata,Astron. J. , 2000, 120(4) : 2163-2173.
[0011] [6]Larsson,E.G. ,Liu,G.Q. ,Stoica,P. ,andLi,J.High-resolutionSAR imagingwithangulardiversity.IEEETransactionsonAerospaceandElectronic Systems，37, 4 (Oct. 2001)，1359-1372.
[0012] [7]XueRuBai,FengZhou,MengDaoXing,ZhengBao,High-ResolutionRadar ImagingofAirTargetsFromSparseAzimuthData,IEEETrancactionsonAerospace andElectronicSystemsVol. 48,No. 2APRIL2012,pp.1643-1655.

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013] 發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種利用壓縮感知來恢 復(fù)缺失雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的方法，該方法將條帶數(shù)據(jù)分成多個子孔徑，并對子孔徑進(jìn)行預(yù)處理 和自聚焦，然后利用壓縮感知恢復(fù)子孔徑數(shù)據(jù)并恢復(fù)自聚焦處理中補償?shù)恼`差相位，再將 恢復(fù)的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù)，最后通過對恢復(fù)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)成 像并自聚焦，以保證圖像成像質(zhì)量，該方法的計算量是目前運算平臺可以承受的，適合于雷 達(dá)的實際應(yīng)用。
[0014] 技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0015] -種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法，將條帶SAR雷達(dá)接收的數(shù)據(jù) 中受到干擾或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù)據(jù)置零，根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點，將原始的 數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個互不重疊的子孔徑數(shù)據(jù)，對各個子孔徑數(shù)據(jù)距離向做 傅里葉變換，然后進(jìn)行匹配濾波和運動補償，使子孔徑場景中心點的回波相位為零，再進(jìn)行 距離向的逆傅里葉變換，然后利用EMMLE自聚焦的方法對各個子孔徑進(jìn)行自聚焦，再利用 壓縮感知稀疏重構(gòu)成像，將所得的壓縮感知重構(gòu)圖像在方位向做逆傅里葉變換，然后與壓 縮感知恢復(fù)所得完整相位誤差信號共軛相乘，再將所得的結(jié)果在距離向做傅里葉變換，并 做匹配濾波和運動補償?shù)哪孢^程，就可以得到原始的無缺失的各個子孔徑數(shù)據(jù)，再對恢復(fù) 的各個子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接就可以得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù)，然后利用傳統(tǒng)的條帶SAR成 像算法成像并自聚焦就可以得到聚焦良好的條帶SAR圖像。該方法具體實施過程如下：
[0016] 步驟一：將條帶SAR雷達(dá)接收的原始數(shù)據(jù)中受到干擾的或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù) 據(jù)置零，然后根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點將原始數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個 互不重疊的子孔徑數(shù)據(jù)，子孔徑數(shù)據(jù)的數(shù)目為J=L/W;其中，W表示子孔徑數(shù)據(jù)的長度，L 表示整個條帶數(shù)據(jù)的長度（即原始數(shù)據(jù)的長度）；
[0017] 步驟二：對各個子孔徑數(shù)據(jù)距離向做傅里葉變換，得到：
[0018]
【主權(quán)項】
1. 一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟一：將條帶SAR雷達(dá)接收的原始數(shù)據(jù)中受到干擾的或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù)據(jù)置 零，然后根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點將原始數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個互不 重疊的子孔徑數(shù)據(jù)，子孔徑數(shù)據(jù)的數(shù)目為J=L/W;其中，W表示子孔徑數(shù)據(jù)的長度，L表示 整個條帶數(shù)據(jù)的長度； 步驟二：對各個子孔徑數(shù)據(jù)距離向做傅里葉變換，得到：
其中，?為回波強度，rect(_)表示矩形窗函數(shù)，t為方位慢時間，Ta為方位孔徑時間，f,為距離向頻率，B=kl\為發(fā)射信號帶寬，為脈沖持續(xù)時間，k為調(diào)頻斜率，f。為載頻， c為電波傳播速度，艮為目標(biāo)點與天線相位中心點的距離； 然后對距離向做傅里葉變換后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配濾波和運動補償，也就是將S(t，fT)乘以參考函數(shù)SMf (t，fT)，以使得子孔徑成像區(qū)域中心點的回波相位為零，參考函 數(shù)SMf(t，fT)為：
其中，&為子孔徑成像區(qū)域中心點與天線相位中心點的距離；最終得到的運動補償后 的子孔徑數(shù)據(jù)為：
接著對運動補償后的子孔徑數(shù)據(jù)距離向做逆傅里葉變換，得到：
其中，Sinc( ?)表示Sine函數(shù)； 步驟三：利用EMMLE算法對距離向做逆傅里葉變換后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行自聚焦； 步驟四：利用方位向基矩陣f和方位向測量矩陣A對每個自聚焦后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行 壓縮感知重構(gòu)成像，假設(shè)每個子孔徑全部數(shù)據(jù)的方位向脈沖數(shù)為N，每個子孔徑完整采集的 脈沖數(shù)為M(M〈N)，則：
1 其中，0為列向量，PRF為脈沖重復(fù)頻率，A/a = 為方位向頻率間隔，為 JSI riir 脈沖重復(fù)間隔； 方位向測量矩陣A是從NXN維單位矩陣抽取M行構(gòu)成的MXN維矩陣，其中M行的位 置與原始數(shù)據(jù)中未被置零數(shù)據(jù)（未被干擾數(shù)據(jù)）的位置對應(yīng)；每一距離波門上的方位向的 觀測向量sa表示為：
其中，9a為方位向的稀疏向量，也就是每一距離波門上的方位向在頻域的重構(gòu)圖像； 步驟五：取步驟三子孔徑自聚焦前后同一個距離波門上的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行傅里葉變換并 共軛相乘，得到稀疏信號的相位誤差信號?為： 0 =fft(S1) ? conj (fft (S2)) 其中，SJP S2分別表示子孔徑自聚焦前后同一距離波門上的對應(yīng)的數(shù)據(jù)，fft(?)表 示對括號里的內(nèi)容作傅里葉變換，conj(?)表示對括號里的內(nèi)容求共軛； 利用步驟四中介紹的方位向基矩陣f和方位向測量矩陣A，對相位誤差信號0在頻域 進(jìn)行稀疏重構(gòu)，稀疏重構(gòu)后的相位誤差信號?
衷示為： 其中，巾為?的頻域稀疏向量；對巾稀疏重構(gòu)后，對巾做逆傅里葉變換，得到子孔徑 數(shù)據(jù)完整的相位誤差信號； 步驟六：對步驟四得到的壓縮感知重構(gòu)成像在方位向做逆傅里葉變換，然后與步驟五 得到的子孔徑數(shù)據(jù)完整的相位誤差信號共軛相乘，再將所得結(jié)果在距離向做傅里葉變換， 接著再在距離向乘以以下信號：
最后對所得結(jié)果在距離向做逆傅里葉變換，得到原始的無缺失的子孔徑數(shù)據(jù)； 步驟七：將步驟六得到的各個原始的無缺失的子孔徑數(shù)據(jù)按照順序進(jìn)行拼接恢復(fù)出全 孔徑數(shù)據(jù)，將恢復(fù)的全孔徑數(shù)據(jù)利用條帶模式成像算法成像并自聚焦，得到消除了重影并 且聚焦良好的條帶SAR圖像。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法，該方法將條帶數(shù)據(jù)分成多個子孔徑，并對子孔徑進(jìn)行預(yù)處理和自聚焦，然后利用壓縮感知恢復(fù)子孔徑數(shù)據(jù)并恢復(fù)自聚焦處理中補償?shù)恼`差相位，再將恢復(fù)的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù)，最后通過對恢復(fù)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)成像并自聚焦，以保證圖像成像質(zhì)量，該方法的計算量是目前運算平臺可以承受的，適合于雷達(dá)的實際應(yīng)用。
【IPC分類】G01S13-90
【公開號】CN104698459
【申請?zhí)枴緾N201510061728
【發(fā)明人】朱岱寅, 段化軍, 李勇, 毛新華, 吳迪
【申請人】南京航空航天大學(xué)
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年2月5日