[发明专利]一种基于联合稀疏模型的层析SAR成像方法

权利要求书

1.一种基于联合稀疏模型的层析SAR成像方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1，对同一成像区域获取的M幅SAR图像作为观测对象，按照各基线经配准后，每幅SAR图像中的像素逐个按照基线顺序构建高维度信号并排列成矩阵形式；

步骤2，利用观测对象在空间域的稀疏特性，根据上述得到的矩阵形式，构建层析SAR初始联合稀疏模型，通过对层析SAR初始联合稀疏模型中的测量矩阵和目标向量采用分成子块的方式进行优化处理，则优化后的层析SAR联合稀疏模型的表达式为：

y＝Φr+n

其中，y为经过优化后的PM维观测数据向量；r为经过优化后的待求的PN维目标向量，r＝[r[1]r[2]…r[N]]^T，r[1]r[2]…r[N]为将稀疏目标向量通过重新排列分成的子块；Φ为经过优化后的观测矩阵，Φ＝[Φ[1]Φ[2]…Φ[N]]，Φ[1]Φ[2]…Φ[N]为将观测矩阵通过重新排列分成的子块；n为PM维噪声向量；

步骤3，利用基于加权迭代的块正交匹配追踪算法，设置初始预估信号向量和初始权对角阵，将优化后的层析SAR联合稀疏模型中的参数作为输入值进行求解，进而得到所述成像区域的高度维成像结果r。

2.根据权利要求1所述的一种基于联合稀疏模型的层析SAR成像方法，其特征在于，步骤2所述的层析SAR初始联合稀疏模型建立过程如下：

确定目标稀疏度K和M幅SAR图像每个像素具有相同结构的邻接像素数P，将这P个邻接像素对应的观测数据向量和目标向量分别组合在一起，如下所示：

y~=y1Ty2T...yPTT]]>

r~=r1Tr2T...rPTT]]>

其中，y_p(p＝1,2,…,P)为待求像素的第p个邻接像素所获得的M维观测数据；r_p(p＝1,2,…,P)为第p个邻接像素所对应的成像场景在高度维的散射分布，即待求的N维目标向量。

则所构建的层析SAR初始联合稀疏模型为：

y~=y1y2...yP=φ0000φ00............000φr1r2...rP+n=φ~r~+nPN×1]]>

其中，为PM维观测数据向量；为观测矩阵；为PN维目标向量；n_PN×1为噪声向量。