一种应用于缺失数据的条带sar压缩感知成像方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种应用于缺失数据的条带SAR压缩感知成像方法，属于雷达成像技 术。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，简称SAR)由于具有全天时全天候工 作的优点，越来越受到人们的重视，在军事和民用等各个方面得到了广泛应用。雷达在工作 过程中容易受到各种情况的干扰，例如电磁波的干扰、敌方的干扰、机械的干扰等或者当不 能进行连续采集雷达数据时，就造成了雷达回波脉冲数据非连续，也就是数据缺失。对于条 带SAR缺失数据，采用常规的雷达成像方法成像，图像质量会有一定程度的下降或者重影。
[0003] 对于缺失数据，通常可以利用插值的方法进行恢复，用两侧完整的数据通过Sine 插值恢复中间间断的数据，如文献1。但是当缺口数据的频谱存在混叠，信号不满足奈奎斯 特采样定理时，就不能通过插值的方法进行信号的恢复。除了用插值恢复信号的方法外，利 用谱估计或者线性预测和递推的方法也可以恢复缺失数据，如文献2、文献3、文献4。这些 算法对预测模型和信杂比比较敏感，当缺失信号比较大时，其对缺失数据的恢复会成指数 级衰减，导致雷达图像仍然有重影。GAPES(Gapped-dataAmplitudeandPhaseEmulation， 简称GAPES)方法也是恢复缺失信号的一种方法，如文献5、文献6、文献7。但该方法在信 号恢复时，需要进行大量的矩阵求逆运算，对于条带SAR数据的来说，其数据量远远超出了 目前运算平台的运算能力。若仅利用缺失数据两侧的几十个脉冲来恢复干扰数据，其计算 量虽然小，但是几十个SAR脉冲的方位向频谱相比于全孔径的方位向频谱会变窄，不符合 GAPES方法对频谱假定的前提条件，所以GAPES方法不适合于大数据量的SAR数据恢复。
[0004] 到目前为止，针对条带SAR缺失数据恢复成像，消除缺失数据对最后成像结果影 响的方法，还未见诸报道。
[0005] 参考文献
[0006][l]AlanV.Oppenheim.SignalsandSystem(SecondEdition) [M]，电子工业出版 社，北京，2010
[0007] [2]I.J.Gupta,"Highresolutionradarimagingusing2Dlinear prediction,"IEEETrans.AntennasPropagat.,1994,vol42,no.1,pp.31-37.
[0008] [3]I.J.Gupta,M.J.BealsandA.Moghaddar,"Dataextrapolationfor high-resolutionradarimaging,"IEEETrans.AntennasandPropagat., 1994,vol 42,no.11,pp.1540-1545.
[0009] [4]I.Erer,"AnewdataextrapolationalgorithmforhighresolutionISAR imaging"，Int.J.Electron.Commun. (AEU),2006,vol60,pp.316-319.
[0010] [5]P.Stoica,E.LarssonandJ.Li,Adaptivefilter-bankapproach torestorationandspectralanalysisofgappeddata,Astron. J. , 2000, 120(4) : 2163-2173.
[0011] [6]Larsson,E.G. ,Liu,G.Q. ,Stoica,P. ,andLi,J.High-resolutionSAR imagingwithangulardiversity.IEEETransactionsonAerospaceandElectronic Systems，37, 4 (Oct. 2001)，1359-1372.
[0012] [7]XueRuBai,FengZhou,MengDaoXing,ZhengBao,High-ResolutionRadar ImagingofAirTargetsFromSparseAzimuthData,IEEETrancactionsonAerospace andElectronicSystemsVol. 48,No. 2APRIL2012,pp.1643-1655.
【发明内容】
[0013] 发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种利用压缩感知来恢 复缺失雷达脉冲数据的方法，该方法将条带数据分成多个子孔径，并对子孔径进行预处理 和自聚焦，然后利用压缩感知恢复子孔径数据并恢复自聚焦处理中补偿的误差相位，再将 恢复的子孔径数据进行拼接得到完整的条带SAR数据，最后通过对恢复的雷达回波数据成 像并自聚焦，以保证图像成像质量，该方法的计算量是目前运算平台可以承受的，适合于雷 达的实际应用。
[0014] 技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0015] -种应用于缺失数据的条带SAR压缩感知成像方法，将条带SAR雷达接收的数据 中受到干扰或者非连续接收的脉冲数据置零，根据条带和聚束模式的数据特点，将原始的 数据分块为聚束算法可以处理的多个互不重叠的子孔径数据，对各个子孔径数据距离向做 傅里叶变换，然后进行匹配滤波和运动补偿，使子孔径场景中心点的回波相位为零，再进行 距离向的逆傅里叶变换，然后利用EMMLE自聚焦的方法对各个子孔径进行自聚焦，再利用 压缩感知稀疏重构成像，将所得的压缩感知重构图像在方位向做逆傅里叶变换，然后与压 缩感知恢复所得完整相位误差信号共轭相乘，再将所得的结果在距离向做傅里叶变换，并 做匹配滤波和运动补偿的逆过程，就可以得到原始的无缺失的各个子孔径数据，再对恢复 的各个子孔径数据进行拼接就可以得到完整的条带SAR数据，然后利用传统的条带SAR成 像算法成像并自聚焦就可以得到聚焦良好的条带SAR图像。该方法具体实施过程如下：
[0016] 步骤一：将条带SAR雷达接收的原始数据中受到干扰的或者非连续接收的脉冲数 据置零，然后根据条带和聚束模式的数据特点将原始数据分块为聚束算法可以处理的多个 互不重叠的子孔径数据，子孔径数据的数目为J=L/W;其中，W表示子孔径数据的长度，L 表示整个条带数据的长度（即原始数据的长度）；
[0017] 步骤二：对各个子孔径数据距离向做傅里叶变换，得到：
[0018]
【主权项】
1. 一种应用于缺失数据的条带SAR压缩感知成像方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：将条带SAR雷达接收的原始数据中受到干扰的或者非连续接收的脉冲数据置 零，然后根据条带和聚束模式的数据特点将原始数据分块为聚束算法可以处理的多个互不 重叠的子孔径数据，子孔径数据的数目为J=L/W;其中，W表示子孔径数据的长度，L表示 整个条带数据的长度； 步骤二：对各个子孔径数据距离向做傅里叶变换，得到：
其中，?为回波强度，rect(_)表示矩形窗函数，t为方位慢时间，Ta为方位孔径时间，f,为距离向频率，B=kl\为发射信号带宽，为脉冲持续时间，k为调频斜率，f。为载频， c为电波传播速度，艮为目标点与天线相位中心点的距离； 然后对距离向做傅里叶变换后的子孔径数据进行匹配滤波和运动补偿，也就是将S(t，fT)乘以参考函数SMf (t，fT)，以使得子孔径成像区域中心点的回波相位为零，参考函 数SMf(t，fT)为：
其中，&为子孔径成像区域中心点与天线相位中心点的距离；最终得到的运动补偿后 的子孔径数据为：
接着对运动补偿后的子孔径数据距离向做逆傅里叶变换，得到：
其中，Sinc( ?)表示Sine函数； 步骤三：利用EMMLE算法对距离向做逆傅里叶变换后的子孔径数据进行自聚焦； 步骤四：利用方位向基矩阵f和方位向测量矩阵A对每个自聚焦后的子孔径数据进行 压缩感知重构成像，假设每个子孔径全部数据的方位向脉冲数为N，每个子孔径完整采集的 脉冲数为M(M〈N)，则：
1 其中，0为列向量，PRF为脉冲重复频率，A/a = 为方位向频率间隔，为 JSI riir 脉冲重复间隔； 方位向测量矩阵A是从NXN维单位矩阵抽取M行构成的MXN维矩阵，其中M行的位 置与原始数据中未被置零数据（未被干扰数据）的位置对应；每一距离波门上的方位向的 观测向量sa表示为：
其中，9a为方位向的稀疏向量，也就是每一距离波门上的方位向在频域的重构图像； 步骤五：取步骤三子孔径自聚焦前后同一个距离波门上的数据分别进行傅里叶变换并 共轭相乘，得到稀疏信号的相位误差信号?为： 0 =fft(S1) ? conj (fft (S2)) 其中，SJP S2分别表示子孔径自聚焦前后同一距离波门上的对应的数据，fft(?)表 示对括号里的内容作傅里叶变换，conj(?)表示对括号里的内容求共轭； 利用步骤四中介绍的方位向基矩阵f和方位向测量矩阵A，对相位误差信号0在频域 进行稀疏重构，稀疏重构后的相位误差信号?
衷示为： 其中，巾为?的频域稀疏向量；对巾稀疏重构后，对巾做逆傅里叶变换，得到子孔径 数据完整的相位误差信号； 步骤六：对步骤四得到的压缩感知重构成像在方位向做逆傅里叶变换，然后与步骤五 得到的子孔径数据完整的相位误差信号共轭相乘，再将所得结果在距离向做傅里叶变换， 接着再在距离向乘以以下信号：
最后对所得结果在距离向做逆傅里叶变换，得到原始的无缺失的子孔径数据； 步骤七：将步骤六得到的各个原始的无缺失的子孔径数据按照顺序进行拼接恢复出全 孔径数据，将恢复的全孔径数据利用条带模式成像算法成像并自聚焦，得到消除了重影并 且聚焦良好的条带SAR图像。
【专利摘要】本发明公开了一种应用于缺失数据的条带SAR压缩感知成像方法，该方法将条带数据分成多个子孔径，并对子孔径进行预处理和自聚焦，然后利用压缩感知恢复子孔径数据并恢复自聚焦处理中补偿的误差相位，再将恢复的子孔径数据进行拼接得到完整的条带SAR数据，最后通过对恢复的雷达回波数据成像并自聚焦，以保证图像成像质量，该方法的计算量是目前运算平台可以承受的，适合于雷达的实际应用。
【IPC分类】G01S13-90
【公开号】CN104698459
【申请号】CN201510061728
【发明人】朱岱寅, 段化军, 李勇, 毛新华, 吴迪
【申请人】南京航空航天大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年2月5日