基于稀疏表示的分布式目標SAR成像方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一種高分辨率的微波成像雷達，也是當前最重要的微波遙感平臺。不僅具有全天候全天時的觀測優(yōu)點，而且微波頻帶較寬，可采用多模式、多極化和多波段對目標進行觀測，獲取豐富的地物信息。傳統(tǒng)的SAR成像算法已經(jīng)比較成熟，在SAR系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，然而，基于傅里葉變換的成像算法對相位誤差十分敏感，且無法對目標各向異性散射特性進行描述。要獲得高質量的SAR圖像，高計算復雜度的

2、運動補償不可避免，系統(tǒng)相位誤差更是很難精確消除。當前SAR成像與特征提取技術的一個研究熱點是將壓縮感知理論與SAR觀測模型相結合，得到稀疏表示下的SAR成像。本文基于稀疏表示方法，對分布式目標SAR成像進行了研究，主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）簡述壓縮感知理論和SAR成像模型，得到稀疏表示下的SAR成像模型。采用基于電磁散射參數(shù)化模型的典型散射部件對分布式目標成像進行研究，并通過對典型散射部件參數(shù)化空間采樣得到過完備字典。

3、　?。?）研究正則化約束下的稀疏表示SAR成像。對稀疏表示SAR成像問題的代價函數(shù)引入正則化約束，并通過擬牛頓迭代算法求解，得到稀疏約束下的 SAR圖像?？疾煺齽t化約束算子和?p范數(shù)對圖像特征增強的效果。針對參數(shù)空間過采樣導致字典原子數(shù)過多、原子間互相關過大的問題，采用順序聚類算法對過完備字典做預處理，有效降低了字典原子間相關性，減小了計算量。
　　（3）分析SAR成像中的相位誤差問題。對實際應用中經(jīng)常遇到的SAR平臺抖動、航跡偏