[发明专利]基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及合成孔径雷达SAR成像技术领域中的一种基于矩阵填充的稀疏场景下采样合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar SAR)成像方法。本发明可用于对稀疏场景下采样数据进行合成孔径雷达SAR成像，突破奈奎斯特采样定理的限制。

背景技术

合成孔径雷达SAR具有全天时全天候，高分辨率和干扰抑制的特点，被广泛应用于军事和民用领域，如军事侦察、环境检测、土地资源管理等反面。随着合成孔径雷达SAR技术的发展，要求雷达分辨率和测绘带宽不断提高，大数据的瓶颈效应也越发明显。

调变标Chirp Scaling成像算法是一种合成孔径雷达成像方法。该方法是基于Scaling原理，通过三次相位因子相乘：第一次在距离多普勒域进行，实现变标Chirp处理；第二次在二维频域进行，实现距离向压缩，二次距离压缩和距离徙动校正；第三次在距离多普勒域进行，实现补偿相位误差和方位向压缩。由于CSA成像方法全部使用相位相乘，提高了运算效率，被广泛用来构建成像算子。然而，调变标Chirp Scaling成像算法存在不足之处是，该方法受到奈奎斯特采样定理的限制，为获得高分辨率的SAR图像意味着需要更大的信号带宽，从而获得更大的合成孔径雷达SAR回波数据，这将为合成孔径雷达SAR数据的快速获取，存储和传输造成巨大的困难，阻碍合成孔径雷达SAR的发展，特别是星载合成孔径雷达SAR。

近年来，基于压缩感知(CS)的方法已经被应用于SAR成像技术，从下采样数据中恢复稀疏信号。然而，基于压缩感知的SAR成像方法需要构建一个满足受限等距特性(RIP)条件的测量矩阵，它的准确性严重影响图像的质量。如何构建一个准确的，合适的SAR数据二维测量矩阵，仍是一个难题。

中国科学院电子研究所拥有的专利技术“基于回波算子的稀疏合成孔径雷达成像方法”(申请号201110182202.9授权公告号CN10285454B)中公开了一种基于回波模拟算子的稀疏合成孔径雷达成像方法。该方法利用合成孔径雷达SAR回波特性及观测场景的稀疏性，建立基于合成孔径雷达回波模拟算子的稀疏正则化模型。利用融合回波模拟算子的阈值迭代算法，实现对观测区域目标场景雷达成像。该方法相比于已有基于二维观测模型的稀疏SAR成像方法，可提升运行效率，降低计算成本；相比于匹配滤波成像方法，在一定条件下可以再低于奈奎斯特率采样下实现成像，并可抑制旁瓣，获得更清晰的合成孔径雷达SAR图像。但是该方法仍然存在的不足之处是，在下采样条件下最终获得的合成孔径雷达图像不可能完全去除背景，图像中目标检测难度较大，而且在处理下采样稀疏数据时，计算效率不高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于矩阵填充的稀疏场景下采样合成孔径雷达SAR成像方法。本发明在对处理稀疏场景进行合成孔径雷达SAR成像时，突破了奈奎斯特采样率，节省数据存储空间和数据，降低数据传输压力，并且本方法极大地提升了计算效率，获得的图像包含增强的目标和抑制的背景，更加易于目标检测和识别。

实现本发明目的的基本思路是：首先对合成孔径雷达SAR回波进行下采样，接着结合调变标chirp-scaling成像算子矩阵和调变标chirp-scaling逆成像算子矩阵，通过硬阈值方法和矩阵填充的主元选择方法，迭代生成重构合成孔径雷达SAR回波，最后通过调变标chirp-scaling成像算子矩阵进行合成孔径雷达SAR成像。

本发明的具体步骤如下：

(1)输入一个合成孔径雷达SAR回波；

(2)二维下采样：

对合成孔径雷达SAR回波二维下采样，生成二维下采样合成孔径雷达SAR回波；

(3)初始化：

将重构合成孔径雷达SAR回波初始化为N₁×N₂的零矩阵，N₁表示合成孔径雷达SAR回波方位向的脉冲数，N₂表示合成孔径雷达SAR回波距离向的脉冲数；

(4)按照下式，计算回波残差：

ΔY＝Φ_a^-1(Y_S-Φ_aY₁Φ_r)Φ_r^-1