陣列三維SAR成像及基于稀疏重構(gòu)的分辨率增強(qiáng)技術(shù).pdf

1、傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天候觀測(cè)、高分辨率成像等優(yōu)點(diǎn)，在軍事和民用方面得到廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)SAR只具備二維分辨率，存在陰影遮擋等缺陷，使其不能實(shí)現(xiàn)空間三維成像和對(duì)快起伏地形的觀測(cè)。陣列三維SAR是一種新興的微波三維成像技術(shù)，具有空間三維分辨能力，為目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用提供更豐富的信息；工作在正下視模式時(shí)，能夠有效克服陰影遮擋，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市區(qū)域等復(fù)雜場(chǎng)景的三維測(cè)繪；工作在前下視模式時(shí)，

2、能夠觀測(cè)前下方區(qū)域，為飛行器自主導(dǎo)航等提供信息。因此，陣列三維SAR技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和極好的研究?jī)r(jià)值。
　　目前，陣列三維SAR技術(shù)的理論和方法都還在起步階段，還有許多地方需要補(bǔ)充和完善，面臨許多亟待解決的問(wèn)題：（1）缺乏陣列三維SAR前下視模式的理論和方法，需要分析前下視模式的模糊函數(shù)和分辨率；（2）陣列三維SAR數(shù)據(jù)量巨大，需要研究高效高精度數(shù)據(jù)處理方法；（3）陣列三維SAR沿陣列維分辨率低，成為其實(shí)際應(yīng)用的主要瓶頸，需

3、要研究相應(yīng)的分辨率增強(qiáng)方法。稀疏重構(gòu)突破了信號(hào)帶寬限制，為提高陣列維分辨率提供了新思路，需要研究適用于陣列三維SAR分辨率增強(qiáng)的稀疏建模和稀疏重構(gòu)算法。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本論文在陣列三維SAR快速高精度成像和稀疏分辨率增強(qiáng)的研究方面做出了以下主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新：
　?。?）研究了陣列三維SAR前下視模式的模糊函數(shù)和三維分辨率。首先，推導(dǎo)了陣列三維SAR前下視模式的模糊函數(shù)，并以模糊函數(shù)為基礎(chǔ)分析了其空間三維分辨率，從理論上解釋

4、了前下視模式三維成像的可行性，并且可將正下視模式看作前下視模式的特例。其次，提出了一種新的分辨率投影方法，解決了前下視模式時(shí)分辨率在沿航向和高度維的分配問(wèn)題。該分辨率投影方法考慮脈沖壓縮和沿航向虛擬合成孔徑對(duì)高度維和沿航向分辨率的綜合貢獻(xiàn)，其對(duì)投影后分辨率的解釋更符合實(shí)際。
　?。?）研究了陣列三維SAR前下視模式下的快速高精度三維成像方法。首先，提出一種三維Chirp Scaling方法，解決了前下視模式存在的距離走動(dòng)和幾何畸變

5、問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了三維成像。其次，提出一種基于后向投影（Back Projection，BP）算法和非均勻快速傅里葉變換（Nonuniform Fast Fourier Transform，NUFFT）插值的快速高精度成像方法。該方法用NUFFT插值代替辛克函數(shù)插值完成了高精度插值，插值精度可達(dá)到10-6，實(shí)現(xiàn)了高精度BP成像算法。結(jié)合并行計(jì)算構(gòu)架（Compute Unified Device Architecture，CUDA）使算法執(zhí)行效

6、率得到大幅提高，該算法被稱為CUDA NUFFT BP算法。最后，提出一種隨機(jī)天線相位中心快速成像方法，減少了天線相位中心數(shù)目，能在保證分辨率和峰值旁瓣比基本不變的情況下實(shí)現(xiàn)三維成像，能節(jié)約3~5倍的運(yùn)算量。
　?。?）研究了陣列三維SAR分辨率增強(qiáng)的稀疏模型和分辨率增強(qiáng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)。首先，提出了一種基于提取強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域的三維稀疏模型，解決了不同高度層間觀測(cè)數(shù)據(jù)存在相互串?dāng)_的問(wèn)題。該模型還設(shè)計(jì)了合適的降維策略，在一定程度上降低了稀疏

7、重建問(wèn)題的維數(shù)，減少了運(yùn)算量。其次，提出一種基于陣列維的分維稀疏模型。該模型沿陣列維在等距離切片內(nèi)分維建模，大大降低了重構(gòu)問(wèn)題的維數(shù)，結(jié)合空間劫趾濾波技術(shù)，提高了稀疏重構(gòu)的分辨率增強(qiáng)能力。再次，提出一種評(píng)定分辨率增強(qiáng)能力的新指標(biāo)，解決了傳統(tǒng)分辨率定義不適用于稀疏分辨率增強(qiáng)的問(wèn)題。該指標(biāo)對(duì)誤差容限、像素間隔和分辨率作綜合考慮，更符合稀疏分辨率增強(qiáng)的實(shí)際情況。
　　（4）提出了一種反正切函數(shù)正則化分辨率增強(qiáng)算法。該算法能夠直接處理陣列

8、三維SAR分辨率增強(qiáng)的復(fù)數(shù)值稀疏重構(gòu)問(wèn)題，解決了常規(guī)1范數(shù)正則化方法處理復(fù)數(shù)值稀疏重構(gòu)問(wèn)題時(shí)，將復(fù)數(shù)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為實(shí)數(shù)優(yōu)化問(wèn)題后，兩者不完全等價(jià)的問(wèn)題。該算法對(duì)正則化參數(shù)比1范數(shù)正則化不敏感，且其解具有趨稀疏特性。另外，該算法基本思想為用反正切函數(shù)來(lái)逼近0準(zhǔn)范數(shù)，使其在一定程度上能克服分辨率增強(qiáng)時(shí)，傳感矩陣約束等距性質(zhì)差的問(wèn)題。
　?。?）提出了一種迭代自適應(yīng)1范數(shù)正則化分辨率增強(qiáng)算法。該算法能夠根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)的不同，自適應(yīng)調(diào)節(jié)正則

9、化參數(shù)，解決了固定正則化參數(shù)不能適應(yīng)不同觀測(cè)數(shù)據(jù)的問(wèn)題。同時(shí)，該算法綜合了廣義交叉校驗(yàn)法（Generalized Cross-Validation，GCV）和 L曲線法選擇正則化參數(shù)的思想，通過(guò)設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)稀疏性的迭代準(zhǔn)則，防止算法過(guò)渡迭代，保證求得稀疏解。另外，該算法能克服GCV不適應(yīng)測(cè)量次數(shù)少于重建目標(biāo)次數(shù)的情況，和 L曲線法嘗試較多的正則化參數(shù)值導(dǎo)致運(yùn)算量較大的問(wèn)題。
　　總之，本文研究了陣列三維SAR前下視模式時(shí)的模糊函數(shù)和分