星載稀疏成像及動目標檢測處理方法研究.docx

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1、星載稀疏成像及動目標檢測處理方法研究星載合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar,SAR)具有全天時全天候高分辨廣域對地觀測能力,在戰(zhàn)場偵察、高精度測繪、資源勘察、環(huán)境監(jiān)測等軍事和民用領域中扮演著重要的角色。近些年,隨著雷達數(shù)據(jù)獲取方式的多樣化,逐步由單天線體制發(fā)展成為多天線、多極化、多視角、多波段等多維度下海陸空天電五位一體的協(xié)同組網(wǎng)雷達體制,極大地提高了雷達的信息感知能力。然而在多維度觀測背景下,一方面對雷達海量數(shù)據(jù)的存儲及傳輸造成了繁冗的負擔,另一方面對其信號處理方法也提出了更高的要求。本文針對現(xiàn)有雷達成像及動目

2、標檢測體制中的關鍵問題,圍繞國家“973”計劃課題“稀疏微波成像的理論、體制和方法研究”,利用稀疏信號處理方法,展開新體制下的高分辨雷達成像及多通道動目標檢測的算法研究,旨在利用數(shù)據(jù)間的冗余性,解決實際應用中存在的高分寬幅問題及多數(shù)據(jù)域下的稀疏動目標檢測問題,為我國星載雷達的廣域對地監(jiān)測提供技術支持。論文的具體研究內(nèi)容可以概括為如下幾個方面：1.針對星載SAR系統(tǒng),構建回波模型,分析大氣誤差及斜距誤差并提出相應的補償方法。首先,考慮到星載平臺運行軌道較高,高分辨成像背景下的載波頻率較大,因此詳細分析了電離層對SAR信號在空間傳播過程中的

3、相位影響和視角偏差,利用雙載頻系統(tǒng)實現(xiàn)大氣參數(shù)估計,通過補償降低大氣影響誤差。其次,為了提高回波相位精度,提出一種精確的波束照射區(qū)域經(jīng)緯度計算方法,并分析了斜距歷程可能出現(xiàn)高次項的情況,推導得到高次項在二維頻域上的信號形式及其補償方法。最后,針對多普勒模糊問題,分析了模糊對Keystone方法的影響,并提出一種簡單的多普勒模糊數(shù)估計方法。2.針對單星雷達體制下方位高分辨率和寬測繪帶之間的矛盾,提出基于壓縮感知的高分寬幅稀疏成像算法。利用相控陣數(shù)字波束形成技術通過控制波束指向沿距離維在不同子帶間進行掃描,得到各子帶間交叉采樣下的回波數(shù)據(jù),

4、利用場景散射點映射到雷達不同采樣時刻下的回波相位關系,同時考慮到不同子帶上觀測時序的不同,構建觀測字典,實現(xiàn)稀疏降采樣成像。該方法相比于單星寬幅TOPSAR模式具有更高的方位分辨率,同時可以結合多通道系統(tǒng)實現(xiàn)動目標檢測。3.針對方位向隨機降采樣模型,提出一種基于低秩矩陣的稀疏成像算法。與壓縮感知利用信號非零元素滿足稀疏性的原理相似,矩陣低秩特性利用了能量的最小化約束,即非零奇異值的稀疏性。通過對距離脈壓后的信號相位進行補償與重構,得到滿足低秩特性的回波矩陣,進而可以結合低秩優(yōu)化求解方法,利用采樣數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)未采樣數(shù)據(jù)的有效估計。與基于壓

5、縮感知的方法不同,基于低秩的稀疏處理方法屬于非參量化方法,因此不受稀疏字典的限制,可以獲得更為準確地信號估計結果。4.針對多通道SAR系統(tǒng),提出基于主族成分分析的稀疏與低秩聯(lián)合動目標檢測方法。理想條件下,多通道星載SAR回波數(shù)據(jù)只相差一個由固定通道間距決定的相位差,經(jīng)過圖像配準及相位補償后,通道間的靜止雜波具有很強的相關性,另一方面,由于動目標自身存在相對運動,所以配準后仍然存在剩余相位,相關性相對較低?；谶@一特性,本文提出結合稀疏與低秩的聯(lián)合求解方法,將多個通道的數(shù)據(jù)重構得到一個新的矩陣,利用雜波的相關性,可以將動目標從低秩背景雜波

6、中實現(xiàn)有效分離,分別得到具有低秩特性的背景雜波結果和具有稀疏特性的動目標檢測結果。同時,為了更好的將其模型與實際問題相結合,分別提出距離脈壓域的快速動目標檢測方法及距離多普勒域數(shù)據(jù)預處理方法,改善空時自適應處理中由于訓練樣本受動目標污染而引起的性能下降問題。最后,提出一種基于圖形約束的改進稀疏動目標檢測方法,即利用系統(tǒng)參數(shù)預估計動目標的圖像特性,進而減少由于通道間非理想誤差引起的虛假檢測點。