本文關鍵詞：陣列三維SAR成像及基于稀疏重構的分辨率增強技術　出處：《電子科技大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：傳統(tǒng)合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候觀測、高分辨率成像等優(yōu)點,在軍事和民用方面得到廣泛應用。然而,傳統(tǒng)SAR只具備二維分辨率,存在陰影遮擋等缺陷,使其不能實現(xiàn)空間三維成像和對快起伏地形的觀測。陣列三維SAR是一種新興的微波三維成像技術,具有空間三維分辨能力,為目標識別等應用提供更豐富的信息;工作在正下視模式時,能夠有效克服陰影遮擋,實現(xiàn)對城市區(qū)域等復雜場景的三維測繪;工作在前下視模式時,能夠觀測前下方區(qū)域,為飛行器自主導航等提供信息。因此,陣列三維SAR技術具有廣闊的應用前景和極好的研究價值。目前,陣列三維SAR技術的理論和方法都還在起步階段,還有許多地方需要補充和完善,面臨許多亟待解決的問題:(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,成為其實際應用的主要瓶頸,需要研究相應的分辨率增強方法。稀疏重構突破了信號帶寬限制,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分辨率增強的稀疏建模和稀疏重構算法。針對上述問題,本論文在陣列三維SAR快速高精度成像和稀疏分辨率增強的研究方面做出了以下主要貢獻和創(chuàng)新:(1)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)為基礎分析了其空間三維分辨率,從理論上解釋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分辨率在沿航向和高度維的分配問題。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高度維和沿航向分辨率的綜合貢獻,其對投影后分辨率的解釋更符合實際。(2)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和幾何畸變問題,實現(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,插值精度可達到10~（-6）,實現(xiàn)了高精度BP成像算法。結合并行計算構架(Compute Unified Device Architecture,CUDA)使算法執(zhí)行效率得到大幅提高,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現(xiàn)三維成像,能節(jié)約3~5倍的運算量。(3)研究了陣列三維SAR分辨率增強的稀疏模型和分辨率增強能力評價指標。首先,提出了一種基于提取強目標區(qū)域的三維稀疏模型,解決了不同高度層間觀測數(shù)據(jù)存在相互串擾的問題。該模型還設計了合適的降維策略,在一定程度上降低了稀疏重建問題的維數(shù),減少了運算量。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,大大降低了重構問題的維數(shù),結合空間劫趾濾波技術,提高了稀疏重構的分辨率增強能力。再次,提出一種評定分辨率增強能力的新指標,解決了傳統(tǒng)分辨率定義不適用于稀疏分辨率增強的問題。該指標對誤差容限、像素間隔和分辨率作綜合考慮,更符合稀疏分辨率增強的實際情況。(4)提出了一種反正切函數(shù)正則化分辨率增強算法。該算法能夠直接處理陣列三維SAR分辨率增強的復數(shù)值稀疏重構問題,解決了常規(guī)1范數(shù)正則化方法處理復數(shù)值稀疏重構問題時,將復數(shù)優(yōu)化問題轉換為實數(shù)優(yōu)化問題后,兩者不完全等價的問題。該算法對正則化參數(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)來逼近0準范數(shù),使其在一定程度上能克服分辨率增強時,傳感矩陣約束等距性質(zhì)差的問題。(5)提出了一種迭代自適應1范數(shù)正則化分辨率增強算法。該算法能夠根據(jù)觀測數(shù)據(jù)的不同,自適應調(diào)節(jié)正則化參數(shù),解決了固定正則化參數(shù)不能適應不同觀測數(shù)據(jù)的問題。同時,該算法綜合了廣義交叉校驗法(Generalized Cross-Validation,GCV)和L曲線法選擇正則化參數(shù)的思想,通過設計強調(diào)稀疏性的迭代準則,防止算法過渡迭代,保證求得稀疏解。另外,該算法能克服GCV不適應測量次數(shù)少于重建目標次數(shù)的情況,和L曲線法嘗試較多的正則化參數(shù)值導致運算量較大的問題�？傊�,本文研究了陣列三維SAR前下視模式時的模糊函數(shù)和分辨率分配問題,提出了適合陣列三維SAR的高效高精度成像算法,建立了用于陣列三維SAR分辨率增強的稀疏模型,提出了直接處理復數(shù)值稀疏重構問題的反正切函數(shù)正則化方法和迭代自適應1范數(shù)正則化方法。本論文的研究成果,能夠為陣列三維SAR快速高精度成像和稀疏分辨率增強提供理論指導和技術支持。
[Abstract]:The traditional synthetic aperture radar ( SAR ) has the advantages of all - weather observation , high - resolution imaging and so on , which has been widely used in military and civil aspects . This paper presents a method for fast and high precision 3D imaging based on BackProjection ( BP ) and Nonuniform Fast Fourier Transform ( NUFFT ) . ( 4 ) An algorithm for enhancing the resolution of inverse tangent function is presented . The algorithm can directly deal with the problem of complex numerical sparse reconstruction of three - dimensional SAR resolution of the array , and solve the problem that the regularization parameter can not adapt to different observation data .

【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1400146