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基于多通道聯(lián)合稀疏重建的全極化SAR成像

發(fā)布時(shí)間:2018-06-02 12:03

  本文選題:合成孔徑雷達(dá) + 全極化 ; 參考:《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年05期


【摘要】:全極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)可對(duì)不同極化通道分別獨(dú)立進(jìn)行壓縮感知(CS)稀疏重建來(lái)增強(qiáng)成像性能,但分別獨(dú)立處理沒有利用極化信息的冗余性與互補(bǔ)性,有可能破壞極化信息的完整性。依據(jù)雷達(dá)目標(biāo)在全極化下的散射特性構(gòu)建聯(lián)合稀疏度量函數(shù),將全極化SAR高分辨成像轉(zhuǎn)化為多通道聯(lián)合稀疏約束的最優(yōu)化重建問題,并用改進(jìn)的正交匹配追蹤算法進(jìn)行求解。由于有效利用全極化信息,多通道聯(lián)合CS成像相比于單通道CS成像能夠獲得更好的成像質(zhì)量,還能全面準(zhǔn)確反映目標(biāo)全極化散射特性。通過對(duì)Backhoe挖掘機(jī)電磁仿真數(shù)據(jù)的處理,驗(yàn)證了算法的有效性,并且在微波暗室搭建了全極化SAR半實(shí)物仿真系統(tǒng),利用其獲取的全極化實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的工程可行性。
[Abstract]:Fully polarized synthetic Aperture Radar (SAR) can perform compression sensing CSR sparse reconstruction of different polarization channels independently to enhance the imaging performance, but independent processing does not make use of the redundancy and complementarity of polarization information. It is possible to destroy the integrity of polarization information. According to the scattering characteristics of radar targets under full polarization, the joint sparse metric function is constructed, and the high resolution imaging of fully polarized SAR is transformed into an optimal reconstruction problem with multi-channel joint sparse constraints, which is solved by an improved orthogonal matching tracking algorithm. Because of the effective use of fully polarized information, multi-channel combined CS imaging can obtain better imaging quality than single-channel CS imaging, and it can also reflect the fully polarized scattering characteristics of the target comprehensively and accurately. The validity of the algorithm is verified by processing the electromagnetic simulation data of Backhoe excavator, and a fully polarized SAR hardware-in-the-loop simulation system is built in the microwave darkroom. The engineering feasibility of the method is further verified by the full polarization measured data.
【作者單位】: 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)無(wú)人機(jī)特種技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61472324)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】:TN957.52

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本文編號(hào):1968694

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