ARSAT-1数据，该RADARSAT-1数据是采集于2002年6月16日的RADARSAT-1精细模式 2,大小为1024X512。 阳102] 2、仿真实验内容：
[0103] 采用调变标化i巧Scaling成像方法和中国科学院电子研究所拥有的专利技 术"基于回波算子的稀疏合成孔径雷达成像方法"（申请号201110182202. 9授权公告号CN10285454B)中公开的基于回波模拟算子的稀疏合成孔径雷达成像方法对RADARSAT-1数 据进行成像，与本发明方法对比。 阳104] 3、仿真实验结果分析：
[01化]图2为采用调变标化i巧Scaling成像方法、基于回波模拟算子的稀疏合成孔径 雷达成像方法和本发明方法对RADARSAT-1数据进行成像，成像结果为海面上八艘船。
[0106] 图2 (a)为调变标化1巧Scaling成像方法对RADARSAT-1回波数据在全采样率下 的成像结果。
[0107] 图2化）为基于回波模拟算子的稀疏合成孔径雷达成像方法对RADARSAT-1回波数 据在采样率为25 %下的成像结果。
[0108] 图2 (c)为本发明成像方法对RADARSAT-1回波数据在采样率为25%下的成像结 果。
[0109] 图2 (d)为调变标化i巧Scaling成像方法对RADARSAT-1回波数据在采样率为 25%下的成像结果。
[0110] 图2 (e)为基于回波模拟算子的稀疏合成孔径雷达成像方法对RADARSAT-1回波数 据在采样率为6%下的成像结果。 阳111] 图2(f)为本发明成像方法对RADARSAT-1回波数据在采样率为6%下的成像结果。
[0112]图3为图2 (a)、图2化）、图2(C)选定区域的局部放大图，选定的区域为图像右上 角一艘船的成像结果图。图3(a)为图2(a)中选定区域的局部放大，图3(b)为图2(b)中 选定区域的局部放大，图3(c)为图2(c)中选定区域的局部放大。 阳113] 从图2和图3所示的结果可W看出，本发明同调变标化i巧Scaling成像方法相 比，突破了奈奎斯特采用率，能够在二维下采样后W少量的回波数据进行成像，所得图像的 目标分辨率更高，节省数据存储空间，降低数据传输压力；本发明同基于回波模拟算子的稀 疏合成孔径雷达成像方法相比，通过矩阵填充的方法先获得完整回波数据后再进行成像， 获得的图像包含增强的目标和抑制的背景，改善目标的分辨率，更加易于进行目标识别，同 时计算更加高效，参数设置简单。
【主权项】
1. 一种基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法，包括如下步骤： (1) 输入一个合成孔径雷达SAR回波； (2) 二维下采样： 对合成孔径雷达SAR回波二维下采样，生成二维下采样合成孔径雷达SAR回波； (3) 初始化： 将重构合成孔径雷达SAR回波初始化为N1XN2的零矩阵，N i表示合成孔径雷达SAR回 波方位向的脉冲数，N2表示合成孔径雷达SAR回波距离向的脉冲数； (4) 按照下式，计算回波残差：其中，Δ Y表示回波残差，Φ3表示方位向随机采样矩阵，Φ ^表示Φ a的逆矩阵，Y 5表 示二维下采样合成孔径雷达SAR回波，1表示重构合成孔径雷达SAR回波，Φ 1^表示距离向 随机采样矩阵，Φ/表示Φ 1^的逆矩阵； (5) 按照下式，更新重构合成孔径雷达SAR回波：其中，1表示重构合成孔径雷达SAR回波，μ表示迭代系数，μ的取值范围为0.3到 0.5的小数，Δ Y表示回波残差； (6) 生成主元图像： (6a)按照下式，生成残缺的合成孔径雷达SAR图像： X = IFFTa(((FFTdYfP1)^FTjP2)WFFTjP 3) 其中，X表示残缺的合成孔径雷达SAR图像，正?1；表示方位向离散逆傅里叶基，FFT 3表 示方位向离散傅里叶基，*表示矩阵相乘操作，1表示重构合成孔径雷达SAR回波，P i表示 变标相位算子矩阵，FFI；表示距离向离散傅里叶基，P 2表示距离向算子矩阵，IFFI\表示距 离向离散逆傅里叶基，匕表示方位向算子矩阵； (6b)将残缺的合成孔径雷达SAR图像取模，生成散射系数矩阵； (6c)按照下式的硬阈值算法，计算主元散射系数矩阵：其中，A1表示主元散射系数矩阵，i表示散射系数矩阵的行，j表示散射系数矩阵的列， Bli j表示散射系数矩阵的第i行第j列的元素，σ表示硬阈值算法的阈值； (6d)将主元散射系数矩阵和残缺的合成孔径雷达SAR图像的相位相乘，生成主元图 像； (7) 按照下式，生成重构合成孔径雷达SAR回波：其中，示重构合成孔径雷达SAR回波，IFFT^示方位向离散逆傅里叶基，FFT^ 示方位向离散傅里叶基，*表示矩阵相乘操作，X1表示合成孔径雷达SAR图像主元，P 3H表示 方位向算子矩阵P3的共辄矩阵，FFI\表示距离向离散傅里叶基，P 2H表示距离向算子矩阵P 2 的共辄矩阵，IFFI；表示距离向离散逆傅里叶基，P 表示变标相位算子矩阵P i的共辄矩阵； (8) 判断迭代次数是否达到50次，若是，执行步骤（9)，否则，迭代次数加1，执行步骤 ⑷； (9)按照下式，合成孔径雷达SAR图像成像： M = IFFTa(((FFTdYfP1)^FTjP2)WFFTjP 3) 其中，M表示合成孔径雷达SAR图像，正?1；表示方位向离散逆傅里叶基，FFT 3表示方位 向离散傅里叶基，*表示矩阵相乘操作，1表示重构合成孔径雷达SAR回波，P i表示变标相 位算子矩阵，FFI；表示距离向离散傅里叶基，P 2表示距离向算子矩阵，IFFI\表示距离向离 散逆傅里叶基，匕表示方位向算子矩阵。2. 根据权利要求1所述的基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法，其特征在于， 步骤⑴中所述的合成孔径雷达SAR回波的大小为N 1XN2的矩阵,N1表示合成孔径雷达SAR 回波方位向的脉冲数，N2表示合成孔径雷达SAR回波距离向的脉冲数。3. 根据权利要求1所述的基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法，其特征在于， 步骤（2)中所述的二维下采样的具体步骤如下： 第一步，从单位矩阵中随机选取a行，组成方位向随机采样矩阵，其中，a的取值范围为 O到N1的整数，N i表示合成孔径雷达SAR回波方位向的脉冲数； 第二步，从单位矩阵中随机选取b列，组成距离向随机采样矩阵，其中，b的取值范围为 O到N2的整数，N2表示合成孔径雷达SAR回波距离向的脉冲数； 第三步，按照下式，生成二维下采样合成孔径雷达SAR回波： Ys= φ3ΥφΓ 其中，\表示二维下采样合成孔径雷达SAR回波，Φ a表示方位向随机采样矩阵，Φ 1^表 示距离向随机采样矩阵，Y表示合成孔径雷达SAR回波。4. 根据权利要求1所述的基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法，其特征在于， 步骤（6c)中所述的硬阈值算法的阈值是按照以下步骤获得： 第一步，将散射系数矩阵转化为一个向量； 第二步，将向量按照模值生成降序序列； 第三步，将降序序列的第K个值作为硬阈值算法的阈值，K表示稀疏系数，K的取值范围 为O到D的整数，D表示散射系数矩阵总元素的数目。
【专利摘要】本发明公开了一种基于矩阵填充的稀疏场景下采样SAR成像方法，其实现步骤为：(1)输入一个SAR回波；(2)二维下采样；(3)初始化；(4)计算回波残差；(5)更新重构SAR回波；(6)生成主元图像；(7)生成重构SAR回波；(8)判断迭代次数是否达到50次；(9)SAR图像成像。本发明采用矩阵填充的主元选择方法和硬阈值迭代方法，重构合成孔径雷达SAR回波后成像，突破了奈奎斯特采样率，能够用很少的稀疏场景回波数据进行成像。本发明具有高目标分辨率，低背景噪声，计算高效，参数设置简单的优点，可应用于稀疏场景二维下采样SAR成像。
【IPC分类】G01S13/90
【公开号】CN105182333
【申请号】CN201510524101
【发明人】侯彪, 焦李成, 张寒冰, 马晶晶, 张向荣, 马文萍
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年8月24日