基于PhaseLift自聚焦算法的稀疏微波成像方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子信息行業(yè)雷達(dá)成像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于PhaseLift自聚 焦算法的稀疏微波成像方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 相比光學(xué)成像技術(shù)，以合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR)為代表 的現(xiàn)代微波成像技術(shù)，因其具有全天時(shí)、全天候的觀測(cè)能力，以及較高成像分辨率等諸多優(yōu) 點(diǎn)，已在資源勘查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害評(píng)估等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前，隨著對(duì)SAR系統(tǒng)成 像分辨率與測(cè)繪帶寬要求的不斷提高，導(dǎo)致實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度和實(shí)現(xiàn)難度急劇上 升，已經(jīng)達(dá)到現(xiàn)有電子器件性能與工業(yè)技術(shù)水平的極限，SAR系統(tǒng)的性能很難獲得進(jìn)一步的 提升。為了解決這一問題，微波遙感領(lǐng)域的科研人員提出了稀疏微波成像理論。
[0003] 稀疏微波成像是指將稀疏信號(hào)處理理論引入微波成像，并有機(jī)結(jié)合形成的微波成 像新理論、新體制和新方法，即通過尋找被觀測(cè)對(duì)象的稀疏表征域，在空間、時(shí)間、頻譜或極 化域稀疏采樣獲取被觀測(cè)對(duì)象的稀疏微波信號(hào)，進(jìn)行信號(hào)處理和信息提取，獲取被觀測(cè)對(duì) 象的空間位置、散射特征和運(yùn)動(dòng)特性等幾何與物理特征。與傳統(tǒng)微波成像相比，稀疏微波成 像不僅可以降低SAR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，還能在目標(biāo)分辨能力、模糊抑制、旁瓣抑制等方面 提尚SAR系統(tǒng)的成像性能。有關(guān)稀疏微波成像的具體內(nèi)容，可見參考文獻(xiàn)1。
[0004] 相比星載微波成像系統(tǒng)，機(jī)載微波成像系統(tǒng)通常要考慮一些其獨(dú)有的成像問題， 這其中最為主要的是如何對(duì)機(jī)載微波成像系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)誤差進(jìn)行補(bǔ)償。因?yàn)闄C(jī)載平臺(tái)的運(yùn)動(dòng) 軌跡極易受到平臺(tái)性能、天氣狀況、駕駛技術(shù)等諸多因素的影響，所以導(dǎo)致機(jī)載平臺(tái)很難嚴(yán) 格地保持勻速直線運(yùn)動(dòng)飛行軌跡，相比理想情況，這會(huì)使實(shí)際接收到的回波信號(hào)產(chǎn)生一定 的偏差。在實(shí)際機(jī)載微波成像系統(tǒng)中，其運(yùn)動(dòng)誤差通?？煞譃椋狠d機(jī)航跡偏離勻速直線運(yùn) 動(dòng)軌跡的平移運(yùn)動(dòng)誤差、載機(jī)的角運(yùn)動(dòng)誤差和其他誤差。其中，載機(jī)航跡偏離勻速直線運(yùn)動(dòng) 軌跡的平移運(yùn)動(dòng)誤差包括：載機(jī)的地速誤差和視線方向的運(yùn)動(dòng)誤差；載機(jī)的角運(yùn)動(dòng)誤差包 括：載機(jī)俯仰、橫滾等導(dǎo)致的誤差；其他誤差主要包括：天線相位中心的簡(jiǎn)諧振動(dòng)誤差等。 如果不將這些誤差補(bǔ)償?shù)?，就?huì)給回波信號(hào)帶來相位誤差（回波附加了誤差相位）、采樣時(shí) 間誤差（導(dǎo)致采樣不再均勻）和距離延遲（導(dǎo)致回波在距離向偏出距離門）。在這些誤差 中，表現(xiàn)最為明顯且對(duì)成像質(zhì)量影響最大的就是相位誤差。相位誤差通常會(huì)造成微波圖像 成像質(zhì)量下降，出現(xiàn)散焦、位移等現(xiàn)象。隨著相位誤差增大，甚至可能導(dǎo)致觀測(cè)場(chǎng)景重建失 敗。
[0005] 對(duì)相位誤差的補(bǔ)償方法主要有兩種。一是利用機(jī)載平臺(tái)的位置姿態(tài)傳感器（如慣 性導(dǎo)航系統(tǒng)、GPS等），測(cè)得準(zhǔn)確的機(jī)載平臺(tái)運(yùn)動(dòng)參量數(shù)據(jù)，從而確定誤差相位并進(jìn)行補(bǔ)償。 二是基于雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的相位誤差補(bǔ)償，即所謂的"自聚焦"方法，它是直接從雷達(dá)回波數(shù) 據(jù)中估算出相位誤差并加以補(bǔ)償。盡管機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)位置姿態(tài)傳感器的性能在不斷提高， 但在高精度成像與現(xiàn)有系統(tǒng)性能提升等應(yīng)用中，自聚焦方法仍具有很大的利用價(jià)值。有關(guān) 在雷達(dá)成像中相位誤差補(bǔ)償和自聚焦方法的介紹，可見參考文件2和參考文獻(xiàn)3。
[0006] 在稀疏微波成像系統(tǒng)信號(hào)處理流程中，傳統(tǒng)SAR成像所使用的匹配濾波成像算法 已被舍棄，改用以正則化算法為代表的稀疏重建算法進(jìn)行微波成像。與匹配濾波成像算法 相比，稀疏重建算法具有采樣率要求低、旁瓣低、可抑制模糊等諸多性能優(yōu)勢(shì)。由于稀疏重 建算法是一種非線性算法，針對(duì)傳統(tǒng)SAR系統(tǒng)發(fā)展出的相位誤差分析理論在此不再適用。 同時(shí)，針對(duì)匹配濾波發(fā)展出的傳統(tǒng)自聚焦算法，如MD (子孔徑相關(guān)）、PGA(相位梯度）等算 法，也無法直接應(yīng)用于稀疏微波成像系統(tǒng)回波信號(hào)相位誤差補(bǔ)償過程中。
[0007] 參考文獻(xiàn)：
[0008] [1]B. Zhang, ff. Hong, Y. ffu, Sparse microwave imaging principles and applications [J]，Science China Information Science(Series F)，2012,55 (8)： 1722-1755.
[0009] [2]ff. M. Brown, SAR resolution in the presence of phase errors[J], IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，1988,24(6) :808-814.
[0010] [3]ff. G. Carrara, R. S. Goodman, R. M. Majewski, Spotlight synthetic aperture radar-signal processing algorithms[M], Norwood, MA. Artech House,1995.

【發(fā)明內(nèi)容】
toon](一）要解決的技術(shù)問題
[0012] 鑒于上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種稀疏微波成像方法，以利用PhaseLift算 法解決在稀疏微波成像體制下的回波信號(hào)相位誤差補(bǔ)償問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)場(chǎng)景的微波成 像。
[0013] (二）技術(shù)方案
[0014] 本發(fā)明基于PhaseLift自聚焦算法的稀疏微波成像方法包括：步驟A :構(gòu)建回波信 號(hào)存在相位誤差時(shí)的稀疏微波成像相位誤差模型；步驟B :重建觀測(cè)場(chǎng)景的優(yōu)化目標(biāo)；以及 步驟C :利用PhaseLif i算法求解優(yōu)化目標(biāo)，完成相位誤差的自聚焦補(bǔ)償，重建觀測(cè)場(chǎng)景的 后向散射系數(shù)，實(shí)現(xiàn)稀疏微波成像。
[0015] (三）有益效果
[0016] 從上述技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明基于PhaseLift自聚焦算法的稀疏微波成像方 法無需依賴機(jī)載平臺(tái)位置姿態(tài)傳感器所獲取的相關(guān)信息，能直接利用帶有相位誤差的回波 信號(hào)，重建觀測(cè)場(chǎng)景的后向散射系數(shù)。由于PhaseLift算法比其他相位恢復(fù)算法所需回波 信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量值的數(shù)目更少，對(duì)回波數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求更低，因此在稀疏微波成像體制下，本發(fā) 明所述方法的應(yīng)用范圍更廣，適應(yīng)性更強(qiáng)。
【附圖說明】
[0017] 圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例基于PhaseLift自聚焦算法的稀疏微波成像方法的流程 圖；
[0018] 圖2是采用本實(shí)施例基于PhaseLift自聚焦算法的稀疏微波成像方法的成像結(jié)果 與未做改進(jìn)的稀疏微波成像方法成像結(jié)果的比較。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照 附圖，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。需要說明的是，在附圖或說明書描述中，相似或相同的 部分都使用相同的圖號(hào)。附圖中未繪示或描述的實(shí)現(xiàn)方式，為所屬技術(shù)領(lǐng)域中普通技術(shù)人 員所知的形式。另外，雖然本文可提供包含特定值的參數(shù)的示范，但應(yīng)了解，參數(shù)無需確切 等于相應(yīng)的值，而是可在可接受的誤差容限或設(shè)計(jì)約束內(nèi)近似于相應(yīng)的值。
[0020] 本發(fā)明將PhaseLifi理論引入到稀疏微波成像相位誤差模型的求解過程中，使回 波信號(hào)中的相位誤差能夠得到精確地補(bǔ)償，從而獲得高質(zhì)量的微波圖像。
[0021] 為了更為清楚的描述本發(fā)明，首先將PhaseLifi算法進(jìn)行一簡(jiǎn)單說明。PhaseLifi 算法是一種利用回波信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量值重建觀測(cè)場(chǎng)景后向散射系數(shù)的相位恢復(fù)算法。與其他 相位恢復(fù)算法相比，PhaseLif i算法所需回波信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量值的數(shù)目更少，對(duì)回波數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 要求更低，因此，它能夠進(jìn)一步拓展基于相位恢復(fù)的自聚焦算法在稀疏微波成像領(lǐng)域的應(yīng) 用范圍。有關(guān)PhaseLifi算法理論的具體介紹，可見參考文獻(xiàn)4和參考文獻(xiàn)5。
[0022] 在本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例中，提供了一種基于PhaseLifi自聚焦算法的稀疏 微波成像方法。圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例基于PhaseLifi自聚焦算法的稀疏微波成像方法 的流程圖。如圖1所示，本實(shí)施例稀疏微波成像方法包括：
[0023] 步驟A :構(gòu)建回波信號(hào)存在相位誤差時(shí)的稀疏微波成像相位誤差模型；
[0024] 無相位誤差的稀疏微波成像模型可表示為：
[0025] y = Φχ (1)
[0026] 其中，J E Cwxl表示稀疏微波成像系統(tǒng)接收到的回波信號(hào)，φ e 表示稀疏微波 成像系統(tǒng)的觀測(cè)矩陣，表示觀測(cè)場(chǎng)景的后向散射系數(shù)。有關(guān)⑴式所示模型的具體 說明，可見參考文獻(xiàn)1。
[0027] 當(dāng)回波信號(hào)存在相位誤差時(shí)，稀疏微波成像相位誤差模型可表示為：
[0028] 0y = Φχ (2)
[0029] 其中3=￡11昭(#^,___'7"，這里，01，02，~，0 1<表示附加在回波信號(hào)上的 誤差相位，diagpV"2，·_·'Λ)表示以;為對(duì)角元素的N階對(duì)角矩陣，而此時(shí) 的ye Cvxl表示無相位誤差的回波信號(hào)。
[0030] 步驟B :重建觀測(cè)場(chǎng)景的優(yōu)化目標(biāo)；
[0031]由于稀疏微波成像系統(tǒng)接收到的是帶有相位誤差的回波信號(hào)?y，在只有稀疏微 波成像系統(tǒng)觀測(cè)矩陣Φ已知的情況下，利用稀疏微波成像方法是無法直接求解出觀測(cè)場(chǎng) 景真實(shí)的后向散射系數(shù)。
[0032] 為解決該問題，我們將（2)式表示的稀疏微波成像相位誤差模型轉(zhuǎn)化成相位恢復(fù) 問題進(jìn)行求解，即：
[0033] b = I 0y|2= |y| 2= | Φχ| 2 (3)
[0034] 其中，b表示回波信號(hào)幅值的平方。（