下视线阵三维SAR成像技术研究

发布时间：2018-03-30 04:07

本文选题：合成孔径雷达　切入点：下视　出处：《国防科学技术大学》2016年博士论文

【摘要】：合成孔径雷达的全天时、全天候、高分辨的成像能力,使得其在民用和军用领域得到了广泛的应用。但是传统SAR工作于侧视或斜视模式下,这不可避免地会带来阴影和层叠问题。为了克服这些问题,将SAR工作于下视模式,以获取场景中更全面的目标信息。但是,下视SAR成像会导致切航向出现机底盲区和左右模糊的问题。为了解决这个问题,沿切航迹向架设线性阵列,通过波束形成技术,获得切航向的分辨能力。显然,下视线阵三维SAR的提出,不仅克服了传统SAR成像的限制,而且实现了对场景的三维成像,获得目标更完整、更细节的信息。本论文立足于下视线阵三维SAR系统,以提高成像分辨能力为目的,针对成像中存在的问题,深入研究了下视线阵三维SAR成像的理论和方法。第一章阐述了本课题的研究背景和研究意义,归纳了下视线阵三维SAR系统研究现状,总结了现有的下视线阵三维SAR成像方法,综述了超分辨成像技术的研究现状以及在下视线阵三维SAR成像中的应用。最后,介绍了本论文研究的主要工作和结构安排。第二章研究了下视线阵三维SAR成像的基本原理和三维成像算法。首先推导了下视线阵三维SAR成像的回波模型,然后将传统RD、ω-k和BP算法拓展至三维,提出并比较了基于下视线阵三维SAR的3-D RD成像算法、3-Dω-k成像算法和3-D BP成像算法。在此基础上,指出了下视线阵三维SAR成像中存在的关键技术,为后续章节的研究提供了理论基础和研究方向。第三章针对下视线阵三维SAR中切航向分辨率远远低于距离向和方位向分辨率的问题,深入研究了基于均匀线阵的下视线阵三维SAR成像方法。首先推导了下视线阵三维SAR成像信号模型的矩阵形式。从成像模型可以看出,切航向上的聚焦成像可以看作是一个空间谱估计问题。因此,提出了基于FFT-MUSIC的成像算法,实现了对目标的散射中心点位置的估计,获得切航向目标的图像。通过提出近邻空间平滑方法,在不降低有效孔径的前提下,解决了MUSIC算法中的相干问题;利用FFT预处理,缩小MUSIC算法中谱峰搜索的范围,从而提升成像算法计算效率,同时得到目标的后向散射强度系数。此外,机翼抖动会带来运动误差,分析了这种运动误差对成像结果的影响,与此同时提出了一种一致性运动误差补偿方法。通过仿真数据和实测数据验证,实验结果均表明该成像算法能有效地提升切航向分辨率,成像结果无旁瓣影响,同时大幅度地提升了计算效率。第四章针对非均匀线阵导致子空间特征分解算法失效的问题,深入研究了非均匀线阵条件下的下视线阵三维SAR超分辨成像理论和方法。首先对压缩感知的基础理论、重构条件和重构算法做了简要的回顾;其次针对MIMO稀疏线阵、T/R非均匀稀疏线阵两种非均匀线阵形式,分别推导了相应的下视线阵三维SAR信号模型;然后将压缩感知理论结合信号模型,提出了基于TSVD-CS的超分辨成像算法。压缩感知可以实现通过远低于奈奎斯特采样定理的采样数据恢复出原始信号,这不仅可以突破瑞利限,获得超分辨成像结果,还为对非均匀线阵的成像提供了可能。此外,利用TSVD算法重构测量矩阵,可以减少冗余信息,进一步提高算法效率。仿真数据结果表明了该成像算法,无论对均匀线阵或非均匀线阵,均具有稳定的超分辨性能;在降低计算量的同时,保证了超分辨成像性能。第五章深入研究了基于二维联合处理的下视线阵三维SAR超分辨成像方法。首先,针对下视线阵三维SAR中方位向和切航向分辨率受限于合成孔径范围和线性阵列长度的问题,提出了二维联合超分辨成像方法。该成像方法还可以有效解决方位向和切航向的耦合问题。利用联合稀疏性,将方位向和切航向成像问题转化为二维稀疏重构问题,提出了基于二维压缩感知的超分辨成像。相比于传统算法中需要先将二维矩阵数据转化为一维向量,基于2-D SL0的二维压缩感知算法是直接对二维矩阵信号进行稀疏重构,有效地减轻了数据存储和处理过程中对内存的消耗。更进一步地,在该成像算法的基础上,提出了二维联合稀疏采样方案,以减轻算法的计算量,提高计算效率。但是,二维降采样数据导致奈奎斯特采样定理的失效,带来匹配滤波成像结果中主瓣展宽、旁瓣增高,甚至出现混叠、虚假目标等问题。因此,针对二维降采样数据,提出了基于矩阵补全的下视线阵三维SAR成像算法,实现了对稀疏数据带来成像结果中的高旁瓣的有效抑制。仿真实验结果表明了两种基于二维联合处理的成像算法在噪声环境下稳定的高分辨成像性能,大大提高了算法计算效率,并降低了内存的消耗,最后通过实测数据验证了两种成像算法的有效性和优势。第六章中总结了全文的研究工作和主要创新点,并对下一步的研究工作进行了展望。
[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 .

【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52

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