[发明专利]一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法

说明书

本发明提供一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法，包括：接收原始回波数据，利用SAR距离徙动成像算法对原始回波数据进行成像处理，提取包含运动目标信息的散焦的ROI复图像数据矩阵S₀，初始化目标在方位向和距离向的等效运动参数α和β；利用等效运动参数α和β构造聚焦算子Γ(·)，基于所述ROI复图像数据矩阵S₀和所述聚焦算子Γ(·)建立压缩感知稀疏重构模型，采用软阈值迭代算法重建模型稀疏解X；建立最小误差模型，利用所述模型稀疏解X更新等效运动参数α和β；判定所述等效运动参数α和β满足算法终止条件，输出稀疏解幅度矩阵|X|。本发明提供的方法，采用参数化稀疏重建的技术获得最终的二维幅度像，有效地抑制了因目标高阶运动引起的非对称旁瓣。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理领域，更具体地，涉及一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR，Synthetic Aperture Radar)是一种高分辨率成像雷达，能够全天候、全天时地对目标区域成像，在遥感领域得到了广泛的应用。传统的SAR成像算法主要针对地面、海面等静止场景进行成像。但在实际应用中，观测场景中往往存在运动目标，这使得传统SAR成像算法不再适用。在二维斜距平面，目标运动可以被分解为方位向(SAR平台运动方向)运动分量和距离向(SAR视线方向)运动分量。其中，方位向速度分量和距离向加速度分量会引起方位向信号调频率改变，使得目标成像结果散焦；距离向速度分量会引起Doppler频率偏移，使得运动目标成像结果位置产生偏移。由于运动目标往往是人们感兴趣目标，如海面运动舰船目标，地面运动车辆目标，因此针对SAR运动目标成像算法一直是研究的一大热点。

现有的SAR运动目标成像算法，从数据处理流程角度可以分为三类：一是从原始回波数据开始处理，通过杂波抑制的方法分离出运动目标的回波信号，然后基于Doppler相位分析方法实现运动目标二维成像；二是首先利用传统SAR成像算法获得整个场景的成像结果，从中可以容易地定位出运动目标所在区域(下文称之为ROI，Region of Interest)，然后通过逆运算，将提取出的ROI数据变换到原始回波数据域，最后基于Doppler相位分析方法实现运动目标二维成像；三是直接以散焦的ROI数据作为成像算法输入量实现目标成像。第三类方法相对于前两种方法有诸多优点，一方面可以准确定位出运动目标，有效抑制静止目标的杂波干扰；另一方面，极大地降低了需要处理的数据量。但是现有的以ROI复图像为输入数据的SAR动目标成像算法应对目标复杂运动引起的高旁瓣问题，效果不佳。寻找新的基于ROI数据的动目标成像方法变得十分有价值。