发明名称 一种压缩感知合成孔径雷达数据获取与成像方法
摘要 本发明提出一种压缩感知合成孔径雷达数据获取与成像方法,具体包括步骤一:选择观测场景;步骤二:雷达天线发射Chirp信号;步骤三:合成孔径雷达距离向信号接收;步骤四:构造压缩感知恢复矩阵;步骤五:距离压缩及距离徙动矫正;步骤六:构建方位向滤波矩阵;步骤七:方位向压缩。该数据获取与成像方法针对特殊的观测场景可实现大幅降低雷达存储和传输数据量的目的,且可实现在恢复距离向脉冲压缩信号的同时进行距离徙动矫正,解决了压缩感知恢复信号无法进行插值计算的问题。
申请公布号 CN102183762A 申请公布日期 2011.09.14
申请号 CN201110061465.4 申请日期 2011.03.15
申请人 北京航空航天大学 发明人 肖鹏;李春升;于泽
分类号 G01S13/90(2006.01)I;G01S7/41(2006.01)I 主分类号 G01S13/90(2006.01)I
代理机构 北京永创新实专利事务所 11121 代理人 官汉增
主权项 1.一种压缩感知合成孔径雷达数据获取与成像方法,其特征在于:包括以下几个步骤:步骤一:选择观测场景;步骤二:雷达天线发射Chirp信号:雷达天线向观测场景发射形为Chirp(t)=exp{jπKt<sup>2</sup>}型的线性调频脉冲信号,其中|t|≤τ<sub>p</sub>/2,t表示脉冲时间,K为调频率,τ<sub>p</sub>是脉冲宽度,j为复数虚部;步骤三:合成孔径雷达距离向信号接收:合成孔径雷达在数据获取时,在垂直于合成孔径雷达飞行轨迹的距离向上,按照预定的伪随机序列进行随机接收并记录距离向信号;步骤四:构造压缩感知恢复矩阵:在每一维距离向回波信号上,根据傅立叶变换原理构建矩阵傅立叶变换矩阵FFT和逆变换矩阵IFFT;合成孔径雷达发射线性调频信号,将其离散化得到得到线性调频信号卷积矩阵Compress;根据Chirp Scaling原理构建一致距离徙动矫正矩阵S以及补余矩阵SC;根据采样的伪随机序列,构建随机采样矩阵<img file="FDA0000050238820000011.GIF" wi="65" he="56" />将随机采样矩阵<img file="FDA0000050238820000012.GIF" wi="64" he="57" />补余RCMC矩阵SC、逆变换矩阵IFFT、RCMC矩阵S、傅立叶变换矩阵FFT和线性调频信号卷积矩阵Compres相乘得到压缩感知恢复矩阵<img file="FDA0000050238820000013.GIF" wi="865" he="59" />步骤五:距离压缩及距离徙动矫正:将步骤三中接收到的每一个距离向回波信号依次排列得到二维回波信号,首先二维回波数据在方位向上进行傅里叶变换,将其变换到时间-多普勒域后进行距离压缩及距离徙动矫正后的二维数据,通过迭代求解<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mover><mi>&alpha;</mi><mo>^</mo></mover><mo>=</mo><mi>arg</mi><mi>min</mi><mo>{</mo><msub><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><msup><mi>&alpha;</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow><mn>1</mn></msub><mo>:</mo><msup><mi>&alpha;</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>&Element;</mo><msup><mi>R</mi><mi>N</mi></msup><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>=</mo><mi>A</mi><msup><mi>x</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>}</mo></mrow></math>]]></maths>得到经过距离压缩和距离徙动矫正后的一维距离压缩后的数据<img file="FDA0000050238820000015.GIF" wi="53" he="48" />其中y为步骤三得到的该一维距离向上获取的原始回波信号采样数据,A为构建的压缩感知恢复矩阵,α′为系数迭代结果,x′为迭代结果,R<sup>N</sup>表示N维空间,||·||<sub>1</sub>表示1范数;步骤六:构建方位向滤波矩阵:根据雷达参数构建每一个方位向上的压缩函数,并将其依次排列得到二维方位向滤波矩阵;步骤七:方位向压缩:对经过距离压缩和距离徙动矫正的数据,在方位向上进行频域匹配滤波操作,将步骤六中得到的方位向滤波矩阵与步骤五中得到的距离压缩和距离徙动矫正后的二维数据相乘,得到方位向滤波后的二维数据,然后将该方位向滤波后的二维数据进行方位向傅立叶逆变换并求模量化后得到最终的成像结果。
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