星載稀疏成像及動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處理方法研究.pdf

1、星載合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天時(shí)全天候高分辨廣域?qū)Φ赜^測(cè)能力，在戰(zhàn)場(chǎng)偵察、高精度測(cè)繪、資源勘察、環(huán)境監(jiān)測(cè)等軍事和民用領(lǐng)域中扮演著重要的角色。近些年，隨著雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取方式的多樣化，逐步由單天線體制發(fā)展成為多天線、多極化、多視角、多波段等多維度下海陸空天電五位一體的協(xié)同組網(wǎng)雷達(dá)體制，極大地提高了雷達(dá)的信息感知能力。然而在多維度觀測(cè)背景下，一方面對(duì)雷達(dá)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及傳輸造成了繁冗的負(fù)擔(dān)

2、，另一方面對(duì)其信號(hào)處理方法也提出了更高的要求。本文針對(duì)現(xiàn)有雷達(dá)成像及動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)體制中的關(guān)鍵問題，圍繞國家“973”計(jì)劃課題“稀疏微波成像的理論、體制和方法研究”，利用稀疏信號(hào)處理方法，展開新體制下的高分辨雷達(dá)成像及多通道動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法研究，旨在利用數(shù)據(jù)間的冗余性，解決實(shí)際應(yīng)用中存在的高分寬幅問題及多數(shù)據(jù)域下的稀疏動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問題，為我國星載雷達(dá)的廣域?qū)Φ乇O(jiān)測(cè)提供技術(shù)支持。
　　論文的具體研究?jī)?nèi)容可以概括為如下幾個(gè)方面:
　　

3、1.針對(duì)星載SAR系統(tǒng)，構(gòu)建回波模型，分析大氣誤差及斜距誤差并提出相應(yīng)的補(bǔ)償方法。首先，考慮到星載平臺(tái)運(yùn)行軌道較高，高分辨成像背景下的載波頻率較大，因此詳細(xì)分析了電離層對(duì)SAR信號(hào)在空間傳播過程中的相位影響和視角偏差，利用雙載頻系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大氣參數(shù)估計(jì)，通過補(bǔ)償降低大氣影響誤差。其次，為了提高回波相位精度，提出一種精確的波束照射區(qū)域經(jīng)緯度計(jì)算方法，并分析了斜距歷程可能出現(xiàn)高次項(xiàng)的情況，推導(dǎo)得到高次項(xiàng)在二維頻域上的信號(hào)形式及其補(bǔ)償方法。最后，

4、針對(duì)多普勒模糊問題，分析了模糊對(duì)Keystone方法的影響，并提出一種簡(jiǎn)單的多普勒模糊數(shù)估計(jì)方法。
　　2.針對(duì)單星雷達(dá)體制下方位高分辨率和寬測(cè)繪帶之間的矛盾，提出基于壓縮感知的高分寬幅稀疏成像算法。利用相控陣數(shù)字波束形成技術(shù)通過控制波束指向沿距離維在不同子帶間進(jìn)行掃描，得到各子帶間交叉采樣下的回波數(shù)據(jù)，利用場(chǎng)景散射點(diǎn)映射到雷達(dá)不同采樣時(shí)刻下的回波相位關(guān)系，同時(shí)考慮到不同子帶上觀測(cè)時(shí)序的不同，構(gòu)建觀測(cè)字典，實(shí)現(xiàn)稀疏降采樣成像。該方

5、法相比于單星寬幅TOPSAR模式具有更高的方位分辨率，同時(shí)可以結(jié)合多通道系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
　　3.針對(duì)方位向隨機(jī)降采樣模型，提出一種基于低秩矩陣的稀疏成像算法。與壓縮感知利用信號(hào)非零元素滿足稀疏性的原理相似，矩陣低秩特性利用了能量的最小化約束，即非零奇異值的稀疏性。通過對(duì)距離脈壓后的信號(hào)相位進(jìn)行補(bǔ)償與重構(gòu)，得到滿足低秩特性的回波矩陣，進(jìn)而可以結(jié)合低秩優(yōu)化求解方法，利用采樣數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)未采樣數(shù)據(jù)的有效估計(jì)。與基于壓縮感知的方法不

6、同，基于低秩的稀疏處理方法屬于非參量化方法，因此不受稀疏字典的限制，可以獲得更為準(zhǔn)確地信號(hào)估計(jì)結(jié)果。
　　4.針對(duì)多通道SAR系統(tǒng)，提出基于主族成分分析的稀疏與低秩聯(lián)合動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。理想條件下，多通道星載SAR回波數(shù)據(jù)只相差一個(gè)由固定通道間距決定的相位差，經(jīng)過圖像配準(zhǔn)及相位補(bǔ)償后，通道間的靜止雜波具有很強(qiáng)的相關(guān)性，另一方面，由于動(dòng)目標(biāo)自身存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，所以配準(zhǔn)后仍然存在剩余相位，相關(guān)性相對(duì)較低。基于這一特性，本文提出結(jié)合稀疏與低

7、秩的聯(lián)合求解方法，將多個(gè)通道的數(shù)據(jù)重構(gòu)得到一個(gè)新的矩陣，利用雜波的相關(guān)性，可以將動(dòng)目標(biāo)從低秩背景雜波中實(shí)現(xiàn)有效分離，分別得到具有低秩特性的背景雜波結(jié)果和具有稀疏特性的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，為了更好的將其模型與實(shí)際問題相結(jié)合，分別提出距離脈壓域的快速動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及距離多普勒域數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，改善空時(shí)自適應(yīng)處理中由于訓(xùn)練樣本受動(dòng)目標(biāo)污染而引起的性能下降問題。最后，提出一種基于圖形約束的改進(jìn)稀疏動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，即利用系統(tǒng)參數(shù)預(yù)估計(jì)動(dòng)目標(biāo)的圖