下視線陣三維SAR成像技術(shù)研究.pdf

1、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)陰影和層疊問題。為了克服這些問題，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)和左右模糊的問題。為了解決這個(gè)問題，沿切航跡向架設(shè)線性陣列，通過波束形成技術(shù)，獲得切航向的分辨能力。顯然，下視線陣三維SAR的提出，不僅克服了傳統(tǒng)SAR成像的限制，

2、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)成像中存在的問題，深入研究了下視線陣三維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，歸納了下視線陣三維SAR系統(tǒng)研究現(xiàn)狀，總結(jié)了現(xiàn)有的下視線陣三維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。
　

3、　第二章研究了下視線陣三維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題

4、，深入研究了基于均勻線陣的下視線陣三維SAR成像方法。首先推導(dǎo)了下視線陣三維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

5、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)非均勻線陣導(dǎo)致子空間特征分解算法失效的問題，深入研究了非均勻線陣條件下的下視線陣三維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

6、重構(gòu)算法做了簡(jiǎn)要的回顧；其次針對(duì)MIMO稀疏線陣、T/R非均勻稀疏線陣兩種非均勻線陣形式，分別推導(dǎo)了相應(yīng)的下視線陣三維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

7、明了該成像算法，無(wú)論對(duì)均勻線陣或非均勻線陣，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)合處理的下視線陣三維SAR超分辨成像方法。首先，針對(duì)下視線陣三維SAR中方位向和切航向分辨率受限于合成孔徑范圍和線性陣列長(zhǎng)度的問題，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題。利用聯(lián)合稀疏性，將方位向和切航向成像問題轉(zhuǎn)化為二維稀疏重構(gòu)問題，提出了基于二維壓

8、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)等問題。因此，針對(duì)二維降采樣數(shù)據(jù)，提出了基于