[发明专利]一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法

说明书

本发明公开了提出了一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，该方法首先对互质阵列以及互质阵列的子阵列分别采用压缩感知迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法分别进行成像，得到三幅合成孔径雷达图像后，再将得到的成像结果进行融合，得到最终基于阵列分解与融合三维SAR稀疏成像结果。本发明是结合互质采样方法及压缩感知稀疏重构方法优势，利用互质采样不仅可以降低采样数据，相对于传统随机采样方式更易于系统实现；与传统稀疏成像方法相比，本发明方法能有效抑制栅瓣和虚假目标，提高成像质量。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，它特别涉及了合成孔径雷达(SAR)成像技术领域。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)，作为一种具有全天时、全天候、信息量丰富的遥感成像技术，已成为当今对地观测的重要手段，在地形图像生成、目标探测与侦察、目标精确打击、国土资源勘查和自然灾害监测等国民经济与军事领域得到越来越广泛的应用，详见文献“刘国祥,丁晓利,陈永奇,等极具潜力的空间对地观测新技术--合成孔径雷达干涉[J].地球科学进展,2000,15(6):734-740”。传统的SAR成像一般只具有二维成像分辨率，在一些起伏比较大的地方比如陡峭的山峰、峡谷以及城市中矗立挺拔的高楼时，传统SAR成像存在的失真(阴影遮挡效应、空间模糊、顶底倒置等)导致空间的一些重要信息(比如高度)丢失，成像结果已不能反映实际场景的三维信息，因此三维成像已经成为SAR成像技术发展的迫切要求。目前常见的三维成像技术有圆周SAR(Circular SAR)三维成像、层析SAR(Tomography SAR)三维成像、阵列SAR(Array SAR，ASAR)三维成像。

阵列SAR三维成像的基本原理是在切航迹向添加阵列天线，通过沿航迹向平台的飞行形成虚拟的面阵进而获得二维分辨率，距离向再通过脉冲压缩技术获得第三维的分辨率。相比于圆周SAR三维成像，阵列SAR三维成像不需要圆周运动的轨迹；相比于层析SAR三维成像需要航过多次，阵列SAR三维成像只需一次航过，所以阵列SAR三维成像相对于层析SAR和圆周SAR三维成像有更强的灵活性。目前阵列SAR三维成像技术在地形测绘、城市测绘、灾难救援、军事探测等领域发挥着重要的作用。

传统基于匹配滤波的SAR成像方法的分辨率受到限制，具体来说就是距离向的分辨率受信号带宽的影响，沿航迹向分辨率受合成孔径长度的影响，跨航迹向的分辨率受阵列天线的影响。尤其是跨航迹向的分辨率，如果要提高分辨率，就必须阵列天线足够长，而且为了避免成像过程中出现栅瓣，相邻阵元间距必须要满足小于信号波长的一半，因此在固定长度的天线阵列中，阵元数目巨大。如果观测场景是稀疏的，利用很少的采样数可以实现目标场景的高分辨率成像，但是随机采样的阵列模式硬件复杂度较高，实现困难，而互质阵列是采用一对共用第一个阵元且采样间隔互质的均匀稀疏采样子阵列构成的稀疏阵列结构，阵列实现简单，硬件容易实现。但是阵列天线中阵元的数目和位置决定了压缩感知测量矩阵的相邻阵列之间互相关性增大，信号串扰严重，成像存在虚假目标，成像质量下降。

发明内容

针对稀疏成像中出现的栅瓣和虚假目标问题，本发明结合互质采样技术和迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法，提出了一种基于互质阵列的分解与融合的三维SAR稀疏成像方法，该方法首先对互质阵列以及互质阵列的子阵列分别采用压缩感知迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)成像算法分别进行成像，得到三幅合成孔径雷达图像后，再将得到的成像结果进行融合，得到最终的SAR图像。本发明具有相对传统随机采样方式更便于系统实现的特点，并且相对传统稀疏成像方法，本发明所提方法能有效抑制栅瓣和虚假目标，提高成像质量。

为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：

定义1、阵列合成孔径雷达(LASAR)