基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法技术

本发明专利技术公开了基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法，它通过构造线阵SAR后向投影积累基函数矩阵，采用凸优化理论中的半正定规划方法估计线阵SAR回波数据的相位误差矩阵，利用后向投影积累基函数矩阵与相位误差矩阵的乘积矩阵的最小秩，求解约束条件下的最优矩阵实现线阵SAR相位误差的估计和自聚焦成像，从而将线阵SAR后向投影算法成像过程转化为矩阵与向量相乘的形式，得到线阵SAR成像结果。

【技术实现步骤摘要】
基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法
：本技术专利技术属于雷达
，它特别涉及了合成孔径雷达(SAR)成像

技术介绍
：传统合成孔径雷达(SAR)利用单天线的直线运动合成一维的虚拟线阵天线，获得方位向高分辨率，再利用脉冲压缩技术获得雷达视线方向高分辨率，从而实现观测场景的二维成像。但传统二维SAR主要工作于侧视成像模式，而侧视成像时存在地形遮挡、阴影效应及顶底倒置问题，故传统二维SAR在城市、山地和峡谷等复杂起伏地形情况不能获得满意的成像结果。三维SAR基本原理是通过天线运动合成虚拟二维面阵天线，获得面阵平面内二维高分辨，再结合脉冲压缩技术获得雷达视线方向高分辨率，实现对观测目标三维成像，克服了传统二维SAR成像技术在复杂起伏地形区域的缺陷。三维SAR是SAR成像技术未来发展的必然趋势以及当前的研究热点。目前，三维SAR成像技术主要包括曲线SAR、圆周SAR、层析SAR和线阵SAR。线阵SAR(LineararraySAR，LASAR)是利用与方位向垂直放置线阵天线，再结载荷平台的运动合成二维虚拟面阵的三维SAR成像技术。与其它三维SAR成像技术相比，线阵SAR具有多模式工作能力，除了可工作于传统侧视模式，还可工作于下视模式以及前视模式，在地形观测成像应用中更加灵活。按照回波信号处理域的不同，线阵SAR成像算法可分为时域成像算法和频域成像算法。典型的频域成像算法包括三维距离多普勒(RD)算法、三维ChirpScaling(CS)算法等。然而由于风流、湍流等因素将导致线阵SAR载荷平台往往偏离设计的理想轨迹，这些偏离误差极大程度上影响频域类成像算法的成像质量，甚至不能聚焦成像。经典的时域成像算法是三维后向投影(BP)算法(详见参考文献“G.Fornaro,F.Serafino,andF.Soldovieri.Three-dimensionalfocusingwithmultipassSARdata.IEEETrans.Geosci.RemoteSens,vol.41,no.3,pp.507–517,Mar.2003.”和“ShiJun,ZhangXiaoling,YangJianyu,Wangyinbo.Surface-Tracing-BasedLASAR3-DImagingMethodviaMultiresolutionApproximation.IEEETrans.Geosci.RemoteSens,vol.46,no.11,pp.3719–3730,Nov.2008.”)，三维BP算法是一种精确的线阵SAR时域成像算法，它首先将合成孔径雷达原始数据沿距离向进行距离压缩(脉冲压缩)，然后通过选择不同慢时间观测空间中任意像素点在距离压缩后SAR数据空间中的数据，根据天线相位中心位置补偿方位向多普勒相位，然后再进行原始回波相干积累，最终获得各像素点散射系数的成像算法。相对频域成像算法，三维BP算法具有任意平台运动轨迹和任意成像空间成像的优势。但是，三维BP算法高精度聚焦成像的前提是精确已知阵列天线相位中心的位置，并且可以利用天线相位中心的位置进行运动误差补偿，详见“师君.双基地SAR与线阵SAR原理及成像技术研究[D].电子科技大学博士论文.2009”。当线阵SAR平台远动轨迹的位置测量精度较低或者存在未知运动误差时，会导致回波数据中存在相位误差，从而造成三维BP算法成像精度大大降低。因此，针对未知线阵SAR天线相位中心精确位置的情况下，如何实现相位误差估计以及三维BP算法成像具有重要意义。SAR自聚焦成像算法是一种基于SAR回波数据进行运动误差估计与补偿的成像方法，自聚焦在SAR成像处理中占据着非常重要的地位。现有的SAR自聚焦成像算法主要分为两类。第一类自聚焦成像算法是基于SAR图像特征显点的方法，其代表算法为相位梯度自聚焦(详见参考文献“D.E.Wahal,P.H.Eichel,D.C.Ghiglia,andC.V.Jakowatz.Phasegradientautofocus-ArobusttoolforhighresolutionSARphasecorrection.IEEETransactionsonAerospaceandElectionicSystems,1994,30(3):827-835.”)，该算法利用多个强点目标的聚焦深度来进行相位误差估计。第二类自聚焦成像算法是基于SAR图像质量的方法，该类算法首先将SAR图像的整体信息作为评价准则，目前常用的评价准则包括：熵最小化(见参考文献“M.Liu,C.andX.Shi.Aback-projectionfastautofocusalgorithmbasedonminimumentropyforSARimaging.3rdInternationalAsia-PacificConference,2005:310-314”)、对比度最大化(详见参考文献“J.Kolman.PACE:AnautofocusalgorithmforSAR.IEEEInternationalRadarConference,2005:310-314”)、图像锐度最大化(详见参考文献“N.A.Joshua.Anautofocusmethodforbackprojectionimageryinsyntheticapertureradar.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2012,9(1):104-108”)，该类算法通过调节相位误差的估计值使得SAR图像的质量指标达到最优，以此来确定补偿的相位误差。相对于基于SAR图像特征显点的自聚焦方法，基于SAR图像质量的自聚焦方法约束条件更少，更是适合于各种目标场景的SAR自聚焦成像。BP自聚焦成像算法是一类基于SAR图像质量的自聚焦算法，其主要思想是根据SAR图像最优质量指标来估计方位向相位误差，当SAR图像质量指标达到最优时，即认为SAR图像的聚焦最好。为了提高线阵SAR后向投影算法成像精度，本专利技术提出一种基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法。该方法通过构造后向投影成像积累的基函数矩阵，利用后向投影成像积累基函数矩阵与相位误差矩阵的乘积矩阵的最小秩作为最优化目标，通过凸优化理论中的半正定规划方法求解约束条件下的最优矩阵实现线阵SAR相位误差，从而实现线阵SAR的自聚焦成像。根据本人了解，当前还没有出现基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法。
技术实现思路
：为了提高线阵SAR的成像精度，本专利技术将凸优化理论中的半正定规划方法应用于线阵SAR自聚焦成像，提供了基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法。该方法的主要思路是：根据线阵SAR回波信号，构造线阵SAR后向投影成像积累的基函数矩阵，利用后向投影积累基函数矩阵与相位误差的乘积矩阵的最小秩作为最优化目标，通过半正定规划方法估计求解约束条件下的最优相位误差矩阵实现线阵SAR相位误差的估计和自聚焦成像。为了方便描述本专利技术的内容，首先作以下术语定义：定义1、范数设X是数域上线性空间，表示复数域，若它满足如下性质：||X||≥0，且||X||＝0仅有X＝0；||aX||＝|a|||X|本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法，其特征是它包括如下步骤：步骤1、初始化线阵SAR系统参数和回波数据：初始化线阵SAR系统参数包括：运动平台的速度矢量，记做V＝[vx,vy,vz]，其中vx为平台在水平面横轴向上的速度，vy为平台在水平面纵轴向上的速度，vz为平台在地面垂直高度向上的速度；线阵天线各阵元的初始位置矢量，记做Pn(0)＝[xn(0),yn(0),zn(0)]，其中n为天线阵元序号，为自然数，n＝1,2,...,N，N为线阵天线的阵元总数，xn(0)为第n天线阵元在水平面横轴向上的初始位置，yn(0)为第n天线阵元在水平面纵轴向上的初始位置，zn(0)为第n天线阵元在地面垂直高度向上的初始位置；线阵天线的总长度，记做L；雷达工作的中心频率，记做fc；雷达工作的载频波长，记做λ；雷达发射基带信号的信号带宽，记做Br；雷达发射信号的脉冲宽度，记做TP；雷达发射信号的调频斜率，记做fdr；雷达接收系统的采样频率，记做fs；雷达发射系统的脉冲重复频率，记做PRF；雷达系统的脉冲重复时间，记为PRI；天线在方位向的有效孔径长度，记做Da；光在空气中的转播速度，记做c；距离向快时刻的总数，记为T，距离向快时刻序列记为t＝1,2,…,T，其中t为第t个距离向快时刻；方位向慢时刻的总数，记为K，方位向慢时刻序列记为l＝1,2,…,K，其中l为第l个方位向慢时刻；上述参数均为线阵SAR系统的标准参数，其中线阵天线的阵元总数N，线阵天线长度L，雷达中心频率fc，雷达载频波长λ，雷达发射基带信号的信号带宽Br，雷达发射信号脉冲宽度TP，雷达发射信号调频斜率fdr，雷达接收系统的采样频率fs,雷达系统的脉冲重复频率PRF，天线在方位向的有效孔径长度Da在线阵SAR系统设计过程中已经确定；平台速度矢量V及线阵天线各阵元初始位置矢量Pn(0)在线阵SAR观测方案设计中已经确定；根据线阵SAR成像系统方案和观测方案，线阵SAR成像方法需要的初始化成像系统参数均为已知。线阵SAR第n阵元在第l个方位向慢时刻和第t个距离向快时刻采样得到的原始回波数据，记为s(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N；在实际线阵SAR系统中，原始回波数据s(t,l,n)可由线阵SAR系统数据接收机提供；在仿真线阵SAR成像过程中，原始回波数据s(t,l,n)可根据线阵SAR成像系统参数，采用定义6中合成孔径雷达原始回波仿真方法产生得到；在线阵SAR数据进行成像之前，原始回波数据s(t,l,n)均已知。步骤2、初始化线阵SAR的观测场景目标空间参数：初始化线阵SAR的观测场景目标空间参数，包括：以雷达波束照射场区域地平面和垂直于该地平面向上的单位向量所构成的三维空间直角坐标作为线阵SAR的观测场景目标空间，记为Ω；将观测场景目标空间Ω均匀划分成大小相等的立体单元格，也称为分辨单元，单元网格在水平横向、水平纵向和高度向边长分别记为dx、dy和dz，分辨单元在水平横向、水平纵向和高度向的总数分别记为Mx、My和Mz；观测场景目标空间Ω中第m个单元格的坐标矢量，记做qm，m表示观测场景目标空间Ω中第m个单元格，m为正整数，m＝1,2,…,M,其中M记为观测场景目标空间Ω中的单元格总数，且M＝Mx·My·Mz。步骤3、线阵SAR原始回波信号距离压缩：采用标准合成孔径雷达距离压缩方法对线阵SAR原始回波数据s(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N进行距离压缩，得到距离压缩后的线阵SAR回波数据，记为sr(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N，其中s(t,l,n)为步骤1中得到的线阵SAR原始回波数据，T为步骤1中得到的距离向快时刻总数，K为步骤1中得到的方位向慢时刻总数，N为步骤1中得到的线阵天线的阵元总数。步骤4、计算观测场景单元对应的回波信号序号：采用公式Pn(l)＝Pn(0)+V·l/PRF，n＝12,＝,N，l＝1,2,＝,K，计算得到第n个线阵天线阵元在第l个方位向慢时刻的位置矢量，记为Pn(l)，其中V为步骤1中初始化得到的平台速度矢量，Pn(0)为步骤1中初始化得到的线阵天线各阵元初始位置矢量，PRF步骤1中初始化得到的雷达系统的脉冲重复频率，N为步骤1中得到的线阵天线阵元总数，K为步骤1中得到的方位向慢时刻总数。采用公式R(Pn(l),qm)＝||Pn(l)‑qm||2，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格到第n个线阵天线阵元的距离，记为R(Pn(l),qm)，其中||·||2表示向量的L2范数，qm为步骤2中初始化得到观测场景目标空间Ω中...

【技术特征摘要】
1.基于半正定规划的线阵SAR后向投影自聚焦成像方法，其特征是它包括如下步骤：步骤1、初始化线阵SAR系统参数和回波数据：初始化线阵SAR系统参数包括：运动平台的速度矢量，记做V＝[vx,vy,vz]，其中vx为平台在水平面横轴向上的速度，vy为平台在水平面纵轴向上的速度，vz为平台在地面垂直高度向上的速度；线阵天线各阵元的初始位置矢量，记做Pn(0)＝[xn(0),yn(0),zn(0)]，其中n为天线阵元序号，为自然数，n＝1,2,...,N，N为线阵天线的阵元总数，xn(0)为第n个天线阵元在水平面横轴向上的初始位置，yn(0)为第n个天线阵元在水平面纵轴向上的初始位置，zn(0)为第n个天线阵元在地面垂直高度向上的初始位置；线阵天线的总长度，记做L；雷达工作的中心频率，记做fc；雷达工作的载频波长，记做λ；雷达发射基带信号的信号带宽，记做Br；雷达发射信号的脉冲宽度，记做TP；雷达发射信号的调频斜率，记做fdr；雷达接收系统的采样频率，记做fs；雷达系统的脉冲重复频率，记做PRF；雷达系统的脉冲重复时间，记为PRI；天线在方位向的有效孔径长度，记做Da；光在空气中的转播速度，记做c；距离向快时刻的总数，记为T，距离向快时刻序列记为t＝1,2,…,T，其中t为第t个距离向快时刻；方位向慢时刻的总数，记为K，方位向慢时刻序列记为l＝1,2,…,K，其中l为第l个方位向慢时刻；上述参数均为线阵SAR系统的标准参数，其中线阵天线的阵元总数N，线阵天线总长度L，雷达中心频率fc，雷达载频波长λ，雷达发射基带信号的信号带宽Br，雷达发射信号脉冲宽度TP，雷达发射信号调频斜率fdr，雷达接收系统的采样频率fs,雷达系统的脉冲重复频率PRF，天线在方位向的有效孔径长度Da在线阵SAR系统设计过程中已经确定；平台速度矢量V及线阵天线各阵元初始位置矢量Pn(0)在线阵SAR观测方案设计中已经确定；根据线阵SAR成像系统方案和观测方案，线阵SAR成像方法需要的初始化成像系统参数均为已知；线阵SAR第n阵元在第l个方位向慢时刻和第t个距离向快时刻采样得到的原始回波数据，记为s(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N；在实际线阵SAR系统中，原始回波数据s(t,l,n)可由线阵SAR系统数据接收机提供；在仿真线阵SAR成像过程中，原始回波数据s(t,l,n)可根据线阵SAR成像系统参数，采用标准合成孔径雷达原始回波仿真方法产生得到；在线阵SAR数据进行成像之前，原始回波数据s(t,l,n)均已知；步骤2、初始化线阵SAR的观测场景目标空间参数：初始化线阵SAR的观测场景目标空间参数，包括：以雷达波束照射场区域地平面和垂直于该地平面向上的单位向量所构成的三维空间直角坐标作为线阵SAR的观测场景目标空间，记为Ω；将观测场景目标空间Ω均匀划分成大小相等的立体单元格，也称为分辨单元，单元网格在水平横向、水平纵向和高度向边长分别记为dx、dy和dz，分辨单元在水平横向、水平纵向和高度向的总数分别记为Mx、My和Mz；观测场景目标空间Ω中第m个单元格的坐标矢量，记做qm，m表示观测场景目标空间Ω中第m个单元格，m为正整数，m＝1,2,…,M,其中M记为观测场景目标空间Ω中的单元格总数，且M＝Mx·My·Mz；步骤3、线阵SAR原始回波信号距离压缩：采用标准合成孔径雷达距离压缩方法对线阵SAR原始回波数据s(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N进行距离压缩，得到距离压缩后的线阵SAR回波数据，记为sr(t,l,n)，t＝1,2,…,T，l＝1,2,…,K，n＝1,2,...,N，其中s(t,l,n)为步骤1中得到的线阵SAR原始回波数据，T为步骤1中得到的距离向快时刻总数，K为步骤1中得到的方位向慢时刻总数，N为步骤1中得到的线阵天线的阵元总数；步骤4、计算观测场景单元对应的回波信号序号：采用公式Pn(l)＝Pn(0)+V·l/PRF，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,K，计算得到第n个线阵天线阵元在第l个方位向慢时刻的位置矢量，记为Pn(l)，其中V为步骤1中初始化得到的平台速度矢量，Pn(0)为步骤1中初始化得到的线阵天线各阵元初始位置矢量，PRF为步骤1中初始化得到的雷达系统的脉冲重复频率，N为步骤1中得到的线阵天线阵元总数，K为步骤1中得到的方位向慢时刻总数；采用公式R(Pn(l),qm)＝||Pn(l)-qm||2，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格到第n个线阵天线阵元的距离，记为R(Pn(l),qm)，其中||·||2表示向量的L2范数，qm为步骤2中初始化得到观测场景目标空间Ω中第m个单元格的坐标矢量，M为步骤2中初始化的场景目标空间Ω中单元格总数；采用公式I(l,n,m)＝ceil(2·R(Pn(l),qm)·fs/c)，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格在第n个线阵天线阵元对应的原始回波序号，记为I(l,n,m)，其中c为步骤1中初始化得到的光在空气中的传播速度，fs为步骤1中初始化得到的雷达接收系统的采样频率，ceil(·)为上取整数运算符号；采用公式Ir(l,n,m)＝2·R(Pn(l),qm)·fs/c-I(l,n,m)，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，计算得到在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格在第n个线阵天线阵元对应的原始回波序号残余量，记为Ir(l,n,m)；步骤5、利用sinc函数进行回波数据插值：设定sinc插值函数的窗口长度，记为W0，其中W0为大于2的偶数；令w为整数，w的值为w＝-W0/2,-W0/2+1,…,W0/2-1,W0/2；采用公式计算得到sinc函数插值后在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格在第n个线阵天线阵元对应的回波数据，记为sc(l,n,m)，其中sr(I(l,n,m)+w,l,n)为回波数据sr(t,l,n)中距离向快时刻t＝I(l,n,m)+w时对应的值，sr(t,l,n)为步骤3得到的距离压缩后线阵SAR回波数据，I(l,n,m)为步骤4得到的在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格在第n个线阵天线阵元对应的原始回波序号，Ir(l,n,m)为步骤4得到的在第l个方位向慢时刻线阵SAR观测场景目标空间Ω中第m个单元格在第n个线阵天线阵元对应的原始回波序号残余量，sinc(·)为sinc函数运算符号，为元素w值从-W0/2至W0/2范围内的函数求和符号；步骤6、构造线阵SAR后向投影积累基函数矩阵：距离压缩后线阵SAR回波数据的后向投影积累基函数矩阵，记为B，矩阵B的维数大小M×(K·N)，其中M为步骤2中得到的观测场景目标空间Ω中的单元格总数，K为步骤1中得到的方位向慢时刻总数，N为步骤1中得到的线阵天线的阵元总数；矩阵B中第m行第g列的元素值，记为...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦顺军，张晓玲，吴文俊，刘嘉宁，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51