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一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶sar壓縮感知成像方法

文檔序號:8379744閱讀:385來源:國知局
一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶sar壓縮感知成像方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法,屬于雷達(dá)成像技 術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,簡稱SAR)由于具有全天時(shí)全天候工 作的優(yōu)點(diǎn),越來越受到人們的重視,在軍事和民用等各個(gè)方面得到了廣泛應(yīng)用。雷達(dá)在工作 過程中容易受到各種情況的干擾,例如電磁波的干擾、敵方的干擾、機(jī)械的干擾等或者當(dāng)不 能進(jìn)行連續(xù)采集雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí),就造成了雷達(dá)回波脈沖數(shù)據(jù)非連續(xù),也就是數(shù)據(jù)缺失。對于條 帶SAR缺失數(shù)據(jù),采用常規(guī)的雷達(dá)成像方法成像,圖像質(zhì)量會有一定程度的下降或者重影。
[0003] 對于缺失數(shù)據(jù),通常可以利用插值的方法進(jìn)行恢復(fù),用兩側(cè)完整的數(shù)據(jù)通過Sine 插值恢復(fù)中間間斷的數(shù)據(jù),如文獻(xiàn)1。但是當(dāng)缺口數(shù)據(jù)的頻譜存在混疊,信號不滿足奈奎斯 特采樣定理時(shí),就不能通過插值的方法進(jìn)行信號的恢復(fù)。除了用插值恢復(fù)信號的方法外,利 用譜估計(jì)或者線性預(yù)測和遞推的方法也可以恢復(fù)缺失數(shù)據(jù),如文獻(xiàn)2、文獻(xiàn)3、文獻(xiàn)4。這些 算法對預(yù)測模型和信雜比比較敏感,當(dāng)缺失信號比較大時(shí),其對缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)會成指數(shù) 級衰減,導(dǎo)致雷達(dá)圖像仍然有重影。GAPES(Gapped-dataAmplitudeandPhaseEmulation, 簡稱GAPES)方法也是恢復(fù)缺失信號的一種方法,如文獻(xiàn)5、文獻(xiàn)6、文獻(xiàn)7。但該方法在信 號恢復(fù)時(shí),需要進(jìn)行大量的矩陣求逆運(yùn)算,對于條帶SAR數(shù)據(jù)的來說,其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 目前運(yùn)算平臺的運(yùn)算能力。若僅利用缺失數(shù)據(jù)兩側(cè)的幾十個(gè)脈沖來恢復(fù)干擾數(shù)據(jù),其計(jì)算 量雖然小,但是幾十個(gè)SAR脈沖的方位向頻譜相比于全孔徑的方位向頻譜會變窄,不符合 GAPES方法對頻譜假定的前提條件,所以GAPES方法不適合于大數(shù)據(jù)量的SAR數(shù)據(jù)恢復(fù)。
[0004] 到目前為止,針對條帶SAR缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)成像,消除缺失數(shù)據(jù)對最后成像結(jié)果影 響的方法,還未見諸報(bào)道。
[0005] 參考文獻(xiàn)
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【發(fā)明內(nèi)容】

[0013] 發(fā)明目的:為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足,本發(fā)明提供一種利用壓縮感知來恢 復(fù)缺失雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的方法,該方法將條帶數(shù)據(jù)分成多個(gè)子孔徑,并對子孔徑進(jìn)行預(yù)處理 和自聚焦,然后利用壓縮感知恢復(fù)子孔徑數(shù)據(jù)并恢復(fù)自聚焦處理中補(bǔ)償?shù)恼`差相位,再將 恢復(fù)的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù),最后通過對恢復(fù)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)成 像并自聚焦,以保證圖像成像質(zhì)量,該方法的計(jì)算量是目前運(yùn)算平臺可以承受的,適合于雷 達(dá)的實(shí)際應(yīng)用。
[0014] 技術(shù)方案:為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0015] -種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法,將條帶SAR雷達(dá)接收的數(shù)據(jù) 中受到干擾或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù)據(jù)置零,根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點(diǎn),將原始的 數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個(gè)互不重疊的子孔徑數(shù)據(jù),對各個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)距離向做 傅里葉變換,然后進(jìn)行匹配濾波和運(yùn)動補(bǔ)償,使子孔徑場景中心點(diǎn)的回波相位為零,再進(jìn)行 距離向的逆傅里葉變換,然后利用EMMLE自聚焦的方法對各個(gè)子孔徑進(jìn)行自聚焦,再利用 壓縮感知稀疏重構(gòu)成像,將所得的壓縮感知重構(gòu)圖像在方位向做逆傅里葉變換,然后與壓 縮感知恢復(fù)所得完整相位誤差信號共軛相乘,再將所得的結(jié)果在距離向做傅里葉變換,并 做匹配濾波和運(yùn)動補(bǔ)償?shù)哪孢^程,就可以得到原始的無缺失的各個(gè)子孔徑數(shù)據(jù),再對恢復(fù) 的各個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接就可以得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù),然后利用傳統(tǒng)的條帶SAR成 像算法成像并自聚焦就可以得到聚焦良好的條帶SAR圖像。該方法具體實(shí)施過程如下:
[0016] 步驟一:將條帶SAR雷達(dá)接收的原始數(shù)據(jù)中受到干擾的或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù) 據(jù)置零,然后根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點(diǎn)將原始數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個(gè) 互不重疊的子孔徑數(shù)據(jù),子孔徑數(shù)據(jù)的數(shù)目為J=L/W;其中,W表示子孔徑數(shù)據(jù)的長度,L 表示整個(gè)條帶數(shù)據(jù)的長度(即原始數(shù)據(jù)的長度);
[0017] 步驟二:對各個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)距離向做傅里葉變換,得到:
[0018]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法,其特征在于:包括如下步驟: 步驟一:將條帶SAR雷達(dá)接收的原始數(shù)據(jù)中受到干擾的或者非連續(xù)接收的脈沖數(shù)據(jù)置 零,然后根據(jù)條帶和聚束模式的數(shù)據(jù)特點(diǎn)將原始數(shù)據(jù)分塊為聚束算法可以處理的多個(gè)互不 重疊的子孔徑數(shù)據(jù),子孔徑數(shù)據(jù)的數(shù)目為J=L/W;其中,W表示子孔徑數(shù)據(jù)的長度,L表示 整個(gè)條帶數(shù)據(jù)的長度; 步驟二:對各個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)距離向做傅里葉變換,得到:
其中,?為回波強(qiáng)度,rect(_)表示矩形窗函數(shù),t為方位慢時(shí)間,Ta為方位孔徑時(shí)間,f,為距離向頻率,B=kl\為發(fā)射信號帶寬,為脈沖持續(xù)時(shí)間,k為調(diào)頻斜率,f。為載頻, c為電波傳播速度,艮為目標(biāo)點(diǎn)與天線相位中心點(diǎn)的距離; 然后對距離向做傅里葉變換后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配濾波和運(yùn)動補(bǔ)償,也就是將S(t,fT)乘以參考函數(shù)SMf (t,fT),以使得子孔徑成像區(qū)域中心點(diǎn)的回波相位為零,參考函 數(shù)SMf(t,fT)為:
其中,&為子孔徑成像區(qū)域中心點(diǎn)與天線相位中心點(diǎn)的距離;最終得到的運(yùn)動補(bǔ)償后 的子孔徑數(shù)據(jù)為:
接著對運(yùn)動補(bǔ)償后的子孔徑數(shù)據(jù)距離向做逆傅里葉變換,得到:
其中,Sinc( ?)表示Sine函數(shù); 步驟三:利用EMMLE算法對距離向做逆傅里葉變換后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行自聚焦; 步驟四:利用方位向基矩陣f和方位向測量矩陣A對每個(gè)自聚焦后的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行 壓縮感知重構(gòu)成像,假設(shè)每個(gè)子孔徑全部數(shù)據(jù)的方位向脈沖數(shù)為N,每個(gè)子孔徑完整采集的 脈沖數(shù)為M(M〈N),則:
1 其中,0為列向量,PRF為脈沖重復(fù)頻率,A/a = 為方位向頻率間隔,為 JSI riir 脈沖重復(fù)間隔; 方位向測量矩陣A是從NXN維單位矩陣抽取M行構(gòu)成的MXN維矩陣,其中M行的位 置與原始數(shù)據(jù)中未被置零數(shù)據(jù)(未被干擾數(shù)據(jù))的位置對應(yīng);每一距離波門上的方位向的 觀測向量sa表示為:
其中,9a為方位向的稀疏向量,也就是每一距離波門上的方位向在頻域的重構(gòu)圖像; 步驟五:取步驟三子孔徑自聚焦前后同一個(gè)距離波門上的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行傅里葉變換并 共軛相乘,得到稀疏信號的相位誤差信號?為: 0 =fft(S1) ? conj (fft (S2)) 其中,SJP S2分別表示子孔徑自聚焦前后同一距離波門上的對應(yīng)的數(shù)據(jù),fft(?)表 示對括號里的內(nèi)容作傅里葉變換,conj(?)表示對括號里的內(nèi)容求共軛; 利用步驟四中介紹的方位向基矩陣f和方位向測量矩陣A,對相位誤差信號0在頻域 進(jìn)行稀疏重構(gòu),稀疏重構(gòu)后的相位誤差信號?
衷示為: 其中,巾為?的頻域稀疏向量;對巾稀疏重構(gòu)后,對巾做逆傅里葉變換,得到子孔徑 數(shù)據(jù)完整的相位誤差信號; 步驟六:對步驟四得到的壓縮感知重構(gòu)成像在方位向做逆傅里葉變換,然后與步驟五 得到的子孔徑數(shù)據(jù)完整的相位誤差信號共軛相乘,再將所得結(jié)果在距離向做傅里葉變換, 接著再在距離向乘以以下信號:
最后對所得結(jié)果在距離向做逆傅里葉變換,得到原始的無缺失的子孔徑數(shù)據(jù); 步驟七:將步驟六得到的各個(gè)原始的無缺失的子孔徑數(shù)據(jù)按照順序進(jìn)行拼接恢復(fù)出全 孔徑數(shù)據(jù),將恢復(fù)的全孔徑數(shù)據(jù)利用條帶模式成像算法成像并自聚焦,得到消除了重影并 且聚焦良好的條帶SAR圖像。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于缺失數(shù)據(jù)的條帶SAR壓縮感知成像方法,該方法將條帶數(shù)據(jù)分成多個(gè)子孔徑,并對子孔徑進(jìn)行預(yù)處理和自聚焦,然后利用壓縮感知恢復(fù)子孔徑數(shù)據(jù)并恢復(fù)自聚焦處理中補(bǔ)償?shù)恼`差相位,再將恢復(fù)的子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接得到完整的條帶SAR數(shù)據(jù),最后通過對恢復(fù)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)成像并自聚焦,以保證圖像成像質(zhì)量,該方法的計(jì)算量是目前運(yùn)算平臺可以承受的,適合于雷達(dá)的實(shí)際應(yīng)用。
【IPC分類】G01S13-90
【公開號】CN104698459
【申請?zhí)枴緾N201510061728
【發(fā)明人】朱岱寅, 段化軍, 李勇, 毛新華, 吳迪
【申請人】南京航空航天大學(xué)
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年2月5日
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