基于多测量向量模型的下视三维合成孔径雷达成像方法

发布时间：2018-07-31 14:39

【摘要】：基于压缩感知的下视三维合成孔径雷达(DL 3DSAR)成像算法可以采用低于Nyquist采样率的采样数据实现平台正下方的高分辨成像。但是已有的算法在跨航向重构时采用的大都是单测量向量(SMV)模型,存在重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。从单测量向量的推广形式即多重测量向量(MMV)模型出发,将DL 3DSAR中的跨航向处理与沿航迹向处理顺序交换,利用多重测量向量恢复具有相同稀疏结构的跨航向信号,提出了一种基于MMV模型的DL 3DSAR成像算法。相比于SMV模型的DL 3DSAR成像算法,该算法在运算时间、抗噪性能及重构精度方面均有所提高,并通过仿真实验验证了算法的有效性。
[Abstract]:Compression sensing based downlooking 3D synthetic Aperture Radar (DL 3DSAR) imaging algorithm can implement high resolution imaging directly below the platform by using sampling data below the Nyquist sampling rate. However, most of the existing algorithms used in cross-course reconstruction are single measurement vector (SMV) models, which have the disadvantages of long reconstruction time and large noise interference. Based on the generalized form of single measurement vector (MMV) model), the cross-course processing in DL 3DSAR is exchanged with the sequence along track processing, and the cross-course signal with the same sparse structure is recovered by using the multi-measurement vector. A DL 3DSAR imaging algorithm based on MMV model is proposed. Compared with the DL 3DSAR imaging algorithm of SMV model, the algorithm improves the computation time, anti-noise performance and reconstruction precision. The simulation results show that the algorithm is effective.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;信息感知技术协同创新中心;复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61471386,61631019)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2155902