本文選題：合成孔徑雷達　切入點：下視　出處：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：合成孔徑雷達的全天時、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,這不可避免地會帶來陰影和層疊問題。為了克服這些問題,將SAR工作于下視模式,以獲取場景中更全面的目標信息。但是,下視SAR成像會導(dǎo)致切航向出現(xiàn)機底盲區(qū)和左右模糊的問題。為了解決這個問題,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,而且實現(xiàn)了對場景的三維成像,獲得目標更完整、更細節(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。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。第三章針對下視線陣三維SAR中切航向分辨率遠遠低于距離向和方位向分辨率的問題,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空間譜估計問題。因此,提出了基于FFT-MUSIC的成像算法,實現(xiàn)了對目標的散射中心點位置的估計,獲得切航向目標的圖像。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算效率,同時得到目標的后向散射強度系數(shù)。此外,機翼抖動會帶來運動誤差,分析了這種運動誤差對成像結(jié)果的影響,與此同時提出了一種一致性運動誤差補償方法。通過仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)驗證,實驗結(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)果無旁瓣影響,同時大幅度地提升了計算效率。第四章針對非均勻線陣導(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。首先對壓縮感知的基礎(chǔ)理論、重構(gòu)條件和重構(gòu)算法做了簡要的回顧;其次針對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信號模型;然后將壓縮感知理論結(jié)合信號模型,提出了基于TSVD-CS的超分辨成像算法。壓縮感知可以實現(xiàn)通過遠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,這不僅可以突破瑞利限,獲得超分辨成像結(jié)果,還為對非均勻線陣的成像提供了可能。此外,利用TSVD算法重構(gòu)測量矩陣,可以減少冗余信息,進一步提高算法效率。仿真數(shù)據(jù)結(jié)果表明了該成像算法,無論對均勻線陣或非均勻線陣,均具有穩(wěn)定的超分辨性能;在降低計算量的同時,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二維矩陣信號進行稀疏重構(gòu),有效地減輕了數(shù)據(jù)存儲和處理過程中對內(nèi)存的消耗。更進一步地,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,以減輕算法的計算量,提高計算效率。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、虛假目標等問題。因此,針對二維降采樣數(shù)據(jù),提出了基于矩陣補全的下視線陣三維SAR成像算法,實現(xiàn)了對稀疏數(shù)據(jù)帶來成像結(jié)果中的高旁瓣的有效抑制。仿真實驗結(jié)果表明了兩種基于二維聯(lián)合處理的成像算法在噪聲環(huán)境下穩(wěn)定的高分辨成像性能,大大提高了算法計算效率,并降低了內(nèi)存的消耗,最后通過實測數(shù)據(jù)驗證了兩種成像算法的有效性和優(yōu)勢。第六章中總結(jié)了全文的研究工作和主要創(chuàng)新點,并對下一步的研究工作進行了展望。
[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 .

【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52

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