[发明专利]一种基于阵列因子综合的立体基线综合孔径成像方法

权利要求书

1.一种基于阵列因子综合的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)根据阵列排布结构计算基线矢量坐标序列，并通过去掉基线矢量坐标序列中的冗余基线获得综合孔径阵列的无冗余uvw分布的坐标序列；

(2)对无冗余uvw分布对应的可见度函数进行填充处理，获得无冗余可见度函数矢量；并对目标场景的连续场景亮温分布进行离散化处理获得离散化亮温分布序列；

(3)根据所述无冗余可见度函数矢量、无冗余uvw分布的坐标序列、离散化亮温分布序列及消条纹函数建立综合孔径正演模型；

(4)依据反演图像噪声最小化且阵列方向图主瓣指向观测方向的原则来建立最优权值求解模型，并通过求解所述最优权值求解模型获得最优权值；

(5)根据所述最优权值计算目标场景中每个观测点的亮温值，遍历目标场景所有观测点获得目标场景亮温分布反演图像；

所述综合孔径正演模型为：

其中，是指冗余平均可见度函数矢量，F为傅里叶变换矩阵，R是指消条纹函数，T是指离散化亮温分布序列，⊙符号表示Hadamard积运算；

傅里叶变换矩阵F＝[f(ξ₁,η₁),f(ξ₂,η₂),...,f(ξ_N,η_N)]，其中：

其中(u_k,v_k,w_k)表示编号为k的无冗余基线的坐标，k＝1,2,…,2M+1；(ξ_n,η_n)表示编号为n的场景点的方向余弦，n＝1,2,…N；N为离散化亮温分布的点数；2M+1是无冗余基线的总个数。

2.如权利要求1所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，所述最优权值求解模型如下：

其中，w_syn是权值，f表示傅里叶变换向量，r表示消条纹向量，(ξ_n,η_n)是编号为n的场景点的方向余弦，n＝1,2,…N；N为离散化亮温分布的点数。

3.如权利要求1～2任一项所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，步骤(1)包括如下子步骤：

(1.1)将阵列中的天线两两组成基线，通过计算波长归一化天线坐标差获得基线矢量坐标序列B＝[b₁，b₂，…，b_j…，b_S]^T；

(1.2)去掉上述基线矢量坐标序列B中的冗余部分，获得无冗余uvw分布的坐标序列

其中，b_j表示编号为j的基线的坐标；表示编号为k的无冗余基线坐标。

4.如权利要求1所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，步骤(2)中，根据无冗余uvw分布的坐标序列的uvw点排列顺序对可见度采样矢量进行填充获得无冗余可见度函数矢量

其中，是编号为k的uvw点处的可见度冗余平均值。

5.如权利要求1所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，离散化亮温分布序列T＝[T(ξ₁,η₁),T(ξ₂,η₂),...T(ξ_N,η_N)]^T；

其中，(ξ_n,η_n)表示编号为n的离散场景点的方向余弦，n＝1,2,…N，N是离散化的亮温分布点数，且满足

6.如权利要求2所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，采用拉格朗日乘子方法获得最优权值

其中，(*)^*表示共轭。

7.如权利要求2所述的立体基线综合孔径成像方法，其特征在于，观测点亮温