本文選題：合成孔徑雷達(dá)　切入點(diǎn)：下視　出處：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)的全天時(shí)、全天候、高分辨的成像能力,使得其在民用和軍用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是傳統(tǒng)SAR工作于側(cè)視或斜視模式下,這不可避免地會(huì)帶來(lái)陰影和層疊問(wèn)題。為了克服這些問(wèn)題,將SAR工作于下視模式,以獲取場(chǎng)景中更全面的目標(biāo)信息。但是,下視SAR成像會(huì)導(dǎo)致切航向出現(xiàn)機(jī)底盲區(qū)和左右模糊的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題,沿切航跡向架設(shè)線(xiàn)性陣列,通過(guò)波束形成技術(shù),獲得切航向的分辨能力。顯然,下視線(xiàn)陣三維SAR的提出,不僅克服了傳統(tǒng)SAR成像的限制,而且實(shí)現(xiàn)了對(duì)場(chǎng)景的三維成像,獲得目標(biāo)更完整、更細(xì)節(jié)的信息。本論文立足于下視線(xiàn)陣三維SAR系統(tǒng),以提高成像分辨能力為目的,針對(duì)成像中存在的問(wèn)題,深入研究了下視線(xiàn)陣三維SAR成像的理論和方法。第一章闡述了本課題的研究背景和研究意義,歸納了下視線(xiàn)陣三維SAR系統(tǒng)研究現(xiàn)狀,總結(jié)了現(xiàn)有的下視線(xiàn)陣三維SAR成像方法,綜述了超分辨成像技術(shù)的研究現(xiàn)狀以及在下視線(xiàn)陣三維SAR成像中的應(yīng)用。最后,介紹了本論文研究的主要工作和結(jié)構(gòu)安排。第二章研究了下視線(xiàn)陣三維SAR成像的基本原理和三維成像算法。首先推導(dǎo)了下視線(xiàn)陣三維SAR成像的回波模型,然后將傳統(tǒng)RD、ω-k和BP算法拓展至三維,提出并比較了基于下視線(xiàn)陣三維SAR的3-D RD成像算法、3-Dω-k成像算法和3-D BP成像算法。在此基礎(chǔ)上,指出了下視線(xiàn)陣三維SAR成像中存在的關(guān)鍵技術(shù),為后續(xù)章節(jié)的研究提供了理論基礎(chǔ)和研究方向。第三章針對(duì)下視線(xiàn)陣三維SAR中切航向分辨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于距離向和方位向分辨率的問(wèn)題,深入研究了基于均勻線(xiàn)陣的下視線(xiàn)陣三維SAR成像方法。首先推導(dǎo)了下視線(xiàn)陣三維SAR成像信號(hào)模型的矩陣形式。從成像模型可以看出,切航向上的聚焦成像可以看作是一個(gè)空間譜估計(jì)問(wèn)題。因此,提出了基于FFT-MUSIC的成像算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的散射中心點(diǎn)位置的估計(jì),獲得切航向目標(biāo)的圖像。通過(guò)提出近鄰空間平滑方法,在不降低有效孔徑的前提下,解決了MUSIC算法中的相干問(wèn)題;利用FFT預(yù)處理,縮小MUSIC算法中譜峰搜索的范圍,從而提升成像算法計(jì)算效率,同時(shí)得到目標(biāo)的后向散射強(qiáng)度系數(shù)。此外,機(jī)翼抖動(dòng)會(huì)帶來(lái)運(yùn)動(dòng)誤差,分析了這種運(yùn)動(dòng)誤差對(duì)成像結(jié)果的影響,與此同時(shí)提出了一種一致性運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償方法。通過(guò)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明該成像算法能有效地提升切航向分辨率,成像結(jié)果無(wú)旁瓣影響,同時(shí)大幅度地提升了計(jì)算效率。第四章針對(duì)非均勻線(xiàn)陣導(dǎo)致子空間特征分解算法失效的問(wèn)題,深入研究了非均勻線(xiàn)陣條件下的下視線(xiàn)陣三維SAR超分辨成像理論和方法。首先對(duì)壓縮感知的基礎(chǔ)理論、重構(gòu)條件和重構(gòu)算法做了簡(jiǎn)要的回顧;其次針對(duì)MIMO稀疏線(xiàn)陣、T/R非均勻稀疏線(xiàn)陣兩種非均勻線(xiàn)陣形式,分別推導(dǎo)了相應(yīng)的下視線(xiàn)陣三維SAR信號(hào)模型;然后將壓縮感知理論結(jié)合信號(hào)模型,提出了基于TSVD-CS的超分辨成像算法。壓縮感知可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理的采樣數(shù)據(jù)恢復(fù)出原始信號(hào),這不僅可以突破瑞利限,獲得超分辨成像結(jié)果,還為對(duì)非均勻線(xiàn)陣的成像提供了可能。此外,利用TSVD算法重構(gòu)測(cè)量矩陣,可以減少冗余信息,進(jìn)一步提高算法效率。仿真數(shù)據(jù)結(jié)果表明了該成像算法,無(wú)論對(duì)均勻線(xiàn)陣或非均勻線(xiàn)陣,均具有穩(wěn)定的超分辨性能;在降低計(jì)算量的同時(shí),保證了超分辨成像性能。第五章深入研究了基于二維聯(lián)合處理的下視線(xiàn)陣三維SAR超分辨成像方法。首先,針對(duì)下視線(xiàn)陣三維SAR中方位向和切航向分辨率受限于合成孔徑范圍和線(xiàn)性陣列長(zhǎng)度的問(wèn)題,提出了二維聯(lián)合超分辨成像方法。該成像方法還可以有效解決方位向和切航向的耦合問(wèn)題。利用聯(lián)合稀疏性,將方位向和切航向成像問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二維稀疏重構(gòu)問(wèn)題,提出了基于二維壓縮感知的超分辨成像。相比于傳統(tǒng)算法中需要先將二維矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維向量,基于2-D SL0的二維壓縮感知算法是直接對(duì)二維矩陣信號(hào)進(jìn)行稀疏重構(gòu),有效地減輕了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理過(guò)程中對(duì)內(nèi)存的消耗。更進(jìn)一步地,在該成像算法的基礎(chǔ)上,提出了二維聯(lián)合稀疏采樣方案,以減輕算法的計(jì)算量,提高計(jì)算效率。但是,二維降采樣數(shù)據(jù)導(dǎo)致奈奎斯特采樣定理的失效,帶來(lái)匹配濾波成像結(jié)果中主瓣展寬、旁瓣增高,甚至出現(xiàn)混疊、虛假目標(biāo)等問(wèn)題。因此,針對(duì)二維降采樣數(shù)據(jù),提出了基于矩陣補(bǔ)全的下視線(xiàn)陣三維SAR成像算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)稀疏數(shù)據(jù)帶來(lái)成像結(jié)果中的高旁瓣的有效抑制。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了兩種基于二維聯(lián)合處理的成像算法在噪聲環(huán)境下穩(wěn)定的高分辨成像性能,大大提高了算法計(jì)算效率,并降低了內(nèi)存的消耗,最后通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了兩種成像算法的有效性和優(yōu)勢(shì)。第六章中總結(jié)了全文的研究工作和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn),并對(duì)下一步的研究工作進(jìn)行了展望。
[Abstract]:In order to overcome these problems , the paper presents the research background and the research significance of the three - dimensional SAR imaging in the lower line of sight . In this paper , two - dimensional combined super - resolution imaging method is proposed based on two - dimensional combined sparse linear array and T / R non - uniform sparse linear array .

【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

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