稀疏阵列微波成像高分辨率处理算法研究

发布时间：2020-04-04 21:41

【摘要】：微波成像技术是一种主动的航天、航空遥感手段,具有全天时、全天候工作的特点。在环境保护、灾害监测、海洋观测、资源勘探、军事侦察等方面有着广泛的应用,目前已成为高分辨率对地观测和全球资源管理的重要手段之一。合成孔径雷达三维成像(Three-Dimensional Synthetic Aperture Radar Imaging,3D-SAR)是在常规二维SAR成像基础上发展起来的一种新型微波成像技术。基于稀疏阵列天线的3D-SAR成像技术是实现3D-SAR高分辨成像的重要方式之一,稀疏阵列3D-SAR成像技术降低了系统的成本和复杂度,基于压缩感知的稀疏阵列3D-SAR成像技术有效抑制了跨航向的旁瓣,提高了成像质量,因此成为近些年来SAR领域研究的热点之一。本文主要针对阵列优化和稀疏成像算法展开研究,主要研究工作如下:1、介绍了幂级数多项式法的基本原理和步骤,分析了该方法的优点和局限性,介绍了压缩感知的基本原理及常见的几种压缩感知的方法,分析了几种方法的优缺点。研究了3D-SAR成像的几何模型和信号模型,给出了发射信号表达式,并从发射信号的表达式推导出了回波信号的表达式,然后详细分析了三个维度的分辨特性。2、研究了两种常规阵列天线下视3D-SAR的成像算法。首先研究了三维距离多普勒(Range Doppler,RD)算法,给出了三维RD算法的流程图,并根据流程图详细推导了该算法三个维度进行聚焦处理的公式,对算法进行了点目标仿真来验证算法的有效性。然后研究了三维后向投影(Back-Projection,BP)成像算法,给出了该算法的流程图,简要介绍了该算法的思想,给出了该算法的多普勒相位补偿因子,并用仿真实验对算法的有效性进行了验证,给出了点目标的三维立体图、每个维度的截面图和响应函数,分析了三个维度的分辨特性。3、发展了一种阵列优化方法和一种稀疏阵列下视3D-SAR成像算法。第一种,首先通过幂级数多项式法对阵列进行优化,根据本文介绍的步骤计算出发射阵列和接收阵列的数目,然后结合三维BP算法进行验证,通过仿真实验验证天线阵列优化的结果,将该结果与满阵的仿真结果作比较;第二种,基于压缩感知的稀疏天线阵列下视3D-SAR成像算法,天线阵列随机进行稀疏,以本文介绍的常规天线阵列下视3D-SAR成像算法为基础,运用正交匹配追踪算法对跨航向数据进行重构,利用点目标仿真实验进行算法验证,给出了点目标的三维立体图,并取出两个点目标详细分析,给出了这两个点目标三个维度的截面图和响应函数,并对成像结果进行了详细分析。
【图文】：

流程图,距离多普勒算法,流程图

-SAR成像算法是研究稀疏阵列天线阵列天线下视3D-SAR成像之前先本章研究了两种经典的常规算法：法的流程图，，推导从回波信号到高进行仿真验证，给出仿真的点目标析；然后研究三维BP算法，分析三通过仿真实验对算法的有效性进行响应函数，对仿真结果进行分析。法，三维 RD 算法是在二维 RD 算算法相同，对高程向、航迹向、跨和高效性，三维 RD 算法的流程图回波信号跨航向IFFT

三维立体图,点目标,三维立体图

对上述九个点目标进行仿真验证，得到如图4-2 所示的三维立体仿真图。由图 4-2 可以看出该算法可以将点目标区分开且仿真图中点目标的位置与所设点目标的位置一致，三维 RD 算法的有效性由此可以得到证明。图 4-2 点目标三维立体图Fig.4-2 Point target three-dimensional map为了更加直观的分析该算法的性能指标。下面取位于对角线上的两个点目标 P1、P6 进行详细的性能分析，图 4-3 和图 4-5 分别给出了点目标 P1、P6 的跨航向、航迹向、高程向三个维度的截面图，图 4-4 和图 4-6 分别给出了点目标 P1、P6 三个维度的响应函数，表 4-3 给出了点目标 P1、P6 三个维度的分辨率、积分旁瓣比、峰值旁瓣比。更加清楚明了的证明了三维 RD 算法的有效性。21
【学位授予单位】：内蒙古工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN957.52

【参考文献】