基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究

随着SAR成像技术的日益发展，雷达系统数据处理的负担也日益加重。一方面，SAR系统需要对回波数据进行高精度的数据采集，这将导致数据处理位宽增加，对系统的硬件性能提出了更高的要求；另一方面，信号采样率也需要相应地提升以避免大带宽信号的频谱混叠，从而使得数据量增加，降低了数据处理的效率。

1-bit采样量化能够有效地降低SAR数据采集、存储、传输、处理等的复杂度与成本。20世纪90年代，国外学者针对SAR数据进行了1-bit采样量化的研究，利用欧洲遥感卫星ERS-1、美国航天飞机雷达X-SAR的数据进行了实验，得到了可接受的成像结果。这些研究初步分析了回波噪声对成像质量的影响，但并未深入揭示1-bit采样量化与时变阈值之间的深层关系。随机时变阈值虽然能够恢复1-bit量化中丢失的幅度信息，但会同时引入噪声干扰，此外量化阈值的高精度存储并不能有效地降低系统的复杂度。近年来较为热门的1-bit压缩感知理论，也需要在SAR场景满足稀疏条件时才能对其进行有效的恢复。

为了解决上述问题，深圳大学黄磊等提出了基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法，在充分发挥1-bit采样量化在系统简化方面优势的前提下，有效地抑制由于非线性量化产生的幅度失真与伴生谐波问题，同时避免随机阈值带来的阈值存储与噪声干扰问题，达到提升成像质量的目的。建立了基于单频时变阈值的1-bit SAR信号模型，分析了高次谐波分量对成像结果的影响，并通过仿真实验验证了算法的有效性。

利用不同的方法对二维场景进行成像对比。成像场景包含房屋、道路、车辆、树木等不同类型的目标，散射系数的动态范围较大，能够较好地反映不同成像方法的幅度信息保持能力。利用不同的方法对该场景进行成像，结果如图1所示。

图1 二维SAR成像结果

传统1-bit采样量化方法会造成信号相对幅度信息的严重失真与绝对幅度信息的丢失，因此，与传统的高精度SAR成像方法相比，图1(b)中基于0阈值的1-bit成像结果在强散射区域存在较明显的失真。以高精度成像结果为基准，利用结构相似度（SSIM）对传统1-bit成像结果进行评价，得到的评价结果为0.7541。而基于高斯时变阈值的1-bit方法虽然在成像结果中引入了类噪声干扰，但能够较好地保留场景的散射幅度信息，因此图1(c)成像结果的SSIM为0.8543，相比于传统1-bit方法有所改善。本文提出的基于单频阈值的1-bit采样量化方法不仅能够保留信号的幅度信息，同时避免了在成像过程中引入类噪声干扰，因此图1(d)的SSIM指标能够达到0.9160，相比于其他方法有了较大的提高。

该工作已发表在《雷达学报》2018年第4期“基于单频时变阈值的1-bit SAR成像方法研究”（赵博，黄磊，周汉飞，张亮，李强，黄敏）。该研究团队的其他研究成果详见网址：https://www.researchgate.net/profile/Bo_Zhao81/research。

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