[发明专利]基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的SAR成像方法

权利要求书

1.一种基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的SAR成像方法，其特征是它包括以下步骤：

步骤1、初始化SAR系统参数：

初始化SAR系统参数包括：平台速度矢量记为线阵天线各阵元初始位置矢量，记做其中n为天线各阵元序号为自然数，n＝1,2,...,N，N为线阵天线的阵元总数，线阵天线长度，记做L；雷达发射信号载频f_c；雷达发射信号的调频斜率f_dr；脉冲重复时间记为PRI；雷达系统的脉冲重复频率PRF；雷达发射信号带宽B_r；电磁波在空气中的传播速度C；距离向快时间记做t，t＝1,2...T，T为距离向快时刻总数，方位向慢时刻记做l，l＝1,2,...K，K为方位向慢时刻总数；上述参数均为SAR系统标准参数，其中雷达发射信号载频f_c，雷达发射信号的调频斜率f_dr，脉冲重复时间PRI，雷达系统的脉冲重复频率PRF，雷达发射信号带宽B_r，线阵天线的阵元总数N，线阵天线长度L在线阵SAR系统设计过程中已经确定；平台速度矢量记为线阵天线各阵元初始位置矢量，记做在SAR观测方案设计中已经确定；根据SAR成像系统方案和观测方案，SAR成像方法需要的初始化成像系统参数均为已知；

步骤2、初始化SAR的观测场景目标空间参数：

初始化SAR的观测场景目标空间参数包括：以雷达波束照射场区域地平面和垂直于该地平面向上的单位向量所构成的空间直角坐标系作为线阵SAR的观测场景目标空间Ω；将观测场景目标空间Ω均匀划分为大小相等的立体单元格，也可称为分辨单元，单元网格在水平横向、水平纵向和高度向边长分别记为d_x,d_y和d_z，单元网格在水平横向、水平纵向和高度向单元格数分别为M_x,M_y和M_z，单元格大小选择为线阵SAR系统传统理论成像分辨率；水平横向和水平纵向构成阵列维成像空间，在阵列平面维成像空间上第m个单元格的坐标矢量，记做m表示阵列平面维成像空间第m个单元格，m＝1,2...M，M为阵列平面维成像空间的单元格总数，M＝M_x·M_y；阵列平面维成像空间中所有单元格的散射系数按位置顺序排列成向量，记做δ，向量δ由M行1列组成；散射系数向量δ中第t个距离单元中第m个元素的散射系数，记做初始化SAR的观测场景目标空间参数在SAR成像方案设计中已经确定；

步骤3、建立线阵SAR的线性观测矩阵：

根据步骤1中初始化得到的平台速度矢量线阵天线各阵元初始位置矢量和雷达系统的脉冲重复频率PRF，采用公式计算得到第n个线阵天线在第l个方位向慢时刻的位置矢量，记为其中N为步骤1中线阵天线阵元总数，K为步骤1的方位向慢时刻总数；

采用公式计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格到第n个天线阵元的距离，记为其中||·||₂表示范数，为步骤2中初始化得到的阵列平面维成像空间中第m个单元格的坐标矢量，M为步骤2中初始化的阵列平面维成像空间中单元格总数；

采用公式计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格到第n个线阵阵元的时间延时，记为其中C为步骤1中初始化得到的电磁波在空气中的传播速度；

在第l个方位向慢时刻和第t个距离向快时刻中线阵SAR第n个线阵天线阵元的原始回波数据记做s(t,l,n)，t＝1,2,...T，T为步骤1初始化得到的距离向快时刻总数；在线阵SAR实际成像中，s(t,l,n)由数据接收机提供；

采用标准合成孔径雷达回波数据距离向脉冲压缩方法对原始回波数据进行距离向脉冲压缩后，得到距离向压缩后的线阵合成孔径雷达数据；记做s_AC(t,l,n)；

将所有线阵SAR第t个距离单元阵列平面维回波信号s_AC(t,l,n)按顺序排列组成向量，记为原始回波信号向量S，S由W行1列组成，其中W＝K·N，K是步骤1初始化的慢时刻总数，N为步骤1初始化的线阵天线的阵元总数；

采用公式得到阵列平面中第m个单元格在慢时间l到原始回波信号向量S中第i个元素信号对应的时延函数Φ_i(m)，其中，为在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格到第n个线阵阵元的时间延时，t＝1,2,...T，l＝1,2,...K，n＝1,2,...,N，m＝1,2,...M，i＝1,2,...W；

令矩阵Ψ为原始回波信号向量S与散射系数向量δ之间的测量矩阵，测量矩阵由线阵SAR阵列平面维成像空间所有单元格对应的时延函数构成，具体表达式为：

其中，Φ₁(1)表示阵列平面中第1个单元格在原始回波信号向量S中第1个元素信号对应的时延函数，Φ₁(2)表示阵列平面中第2个单元格在原始回波信号向量S中第1个元素信号对应的时延函数，Φ₁(M)表示阵列平面中第M个单元格在原始回波信号向量S中第1个元素信号对应的时延函数，Φ₂(1)表示阵列平面中第1个单元格在原始回波信号向量S中第2个元素信号对应的时延函数，Φ₂(2)表示阵列平面中第2个单元格在原始回波信号向量S中第2个元素信号对应的时延函数，Φ₂(M)表示阵列平面中第M个单元格在原始回波信号向量S中第2个元素信号对应的时延函数，Φ_W(1)表示阵列平面中第1个单元格在原始回波信号向量S中第W个元素信号对应的时延函数，Φ_W(2)表示阵列平面中第2个单元格在原始回波信号向量S中第W个元素信号对应的时延函数，Φ_W(M)表示阵列平面中第M个单元格在原始回波信号向量S中第W个元素信号对应的时延函数；

步骤4、设定基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的初始参数：

初始化加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的迭代次数n＝0，采用公式初始化线阵SAR平面维成像空间散射系数向量其中t＝1,2,...T，m＝1,2…M；

采用公式初始化系统噪声方差值β⁽⁰⁾，其中T为步骤1中初始化的快时间总数，Ψ为步骤3中的测量矩阵，S为步骤3中得到的原始回波信号向量，H为转置运算符号，W是步骤3中计算得到的原始回波信号向量S的行数；

定义：初始化指数分布中的参数为λ，初始化迭代误差门限为ε₀，初始化迭代次数门限为I_iter；

步骤5、估计散射系数向量和系统噪声方差：

当n＝1时，其中和β⁽⁰⁾由步骤4中初始化得到，采用公式计算得到Λ⁽¹⁾；

根据Λ⁽¹⁾和采用公式计算得到第t个距离单元上第m个分辨单元第1次迭代后散射系数向量

再根据采用公式计算得到β⁽¹⁾；其中，λ是步骤4中初始化的指数分布中的参数，Ψ是步骤3中计算得到的测量矩阵，S是步骤3中得到的原始回波信号向量，H是矩阵转置符号，η是根据基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的稳健性来选择，η选择为10^-6，N是步骤1初始化得到的线阵天线的阵元总数，W是步骤3中计算得到的原始回波信号向量S的行数；

当n＝k,k∈(1,N)，采用公式计算得到Λ^(k)；

根据Λ^(k)和采用公式计算得到第t个距离单元上第m个分辨单元第k次迭代后散射系数向量

再根据采用公式计算得到β^(k)；其中，λ是步骤4中初始化的指数分布中的参数，Ψ是步骤3中计算得到的测量矩阵，S是步骤3中得到的原始回波信号向量，H是矩阵转置符号，η是根据基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法算法的稳健性来选择，η选择为10^-6，N是步骤1初始化得到的线阵天线的阵元总数，W是步骤3中计算得到的原始回波信号向量S的行数；

当n＝N，采用公式计算得到Λ^(N)；

根据Λ^(N)和采用公式计算得到第t个距离单元上第m个分辨单元第N次迭代后散射系数向量

再根据采用公式计算得到β^(N)；其中，λ是步骤4中初始化的指数分布中的参数，Ψ是步骤3中计算得到的测量矩阵，S是步骤3中得到的原始回波信号向量，H是矩阵转置符号，η是根据基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的稳健性来选择，η选择为10^-6，N是步骤1初始化得到的线阵天线的阵元总数，W是步骤3中计算得到的原始回波信号向量S的行数；

步骤6、迭代终止判断：

如果并且n≤I_iter，则继续执行步骤5；

若不满足和n≤I_iter任一条件，则基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法的迭代终止，输出得到的基于加权迭代最小稀疏贝叶斯重构算法第n次迭代得到的散射系数向量值δ_t即为线阵SAR平面维成像空间最终的散射系数向量，其中，m＝1,2…M,t＝1,2,...,T，其中ε₀、I_iter是步骤4中初始化得到的；

步骤7、构建三维目标全场景目标成像空间：

如果t≤T，则执行步骤5到步骤6，得到所有距离单元所对应的阵列平面维成像空间散射系数向量A＝[δ₁,δ₂...δ_T]，其中T是步骤1初始化得到的距离向快时间总数；

采用公式B＝t×t×A将所有距离单元所对应的阵列平面维成像空间散射散射系数向量转换成三维矩阵形式，记为B，最终得到线阵SAR观测场景目标空间的三维成像结果，t为距离向快时间，T为距离向快时间总数。