基于稀疏表示的分布式目標(biāo)SAR成像方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一種高分辨率的微波成像雷達(dá)，也是當(dāng)前最重要的微波遙感平臺(tái)。不僅具有全天候全天時(shí)的觀測(cè)優(yōu)點(diǎn)，而且微波頻帶較寬，可采用多模式、多極化和多波段對(duì)目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)，獲取豐富的地物信息。傳統(tǒng)的SAR成像算法已經(jīng)比較成熟，在SAR系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，然而，基于傅里葉變換的成像算法對(duì)相位誤差十分敏感，且無法對(duì)目標(biāo)各向異性散射特性進(jìn)行描述。要獲得高質(zhì)量的SAR圖像，高計(jì)算復(fù)雜度的

2、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償不可避免，系統(tǒng)相位誤差更是很難精確消除。當(dāng)前SAR成像與特征提取技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)是將壓縮感知理論與SAR觀測(cè)模型相結(jié)合，得到稀疏表示下的SAR成像。本文基于稀疏表示方法，對(duì)分布式目標(biāo)SAR成像進(jìn)行了研究，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）簡(jiǎn)述壓縮感知理論和SAR成像模型，得到稀疏表示下的SAR成像模型。采用基于電磁散射參數(shù)化模型的典型散射部件對(duì)分布式目標(biāo)成像進(jìn)行研究，并通過對(duì)典型散射部件參數(shù)化空間采樣得到過完備字典。

3、　?。?）研究正則化約束下的稀疏表示SAR成像。對(duì)稀疏表示SAR成像問題的代價(jià)函數(shù)引入正則化約束，并通過擬牛頓迭代算法求解，得到稀疏約束下的 SAR圖像?？疾煺齽t化約束算子和?p范數(shù)對(duì)圖像特征增強(qiáng)的效果。針對(duì)參數(shù)空間過采樣導(dǎo)致字典原子數(shù)過多、原子間互相關(guān)過大的問題，采用順序聚類算法對(duì)過完備字典做預(yù)處理，有效降低了字典原子間相關(guān)性，減小了計(jì)算量。
　　（3）分析SAR成像中的相位誤差問題。對(duì)實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的SAR平臺(tái)抖動(dòng)、航跡偏