基于稀疏贝叶斯正则化的阵列SAR高分辨三维成像算法

线阵合成孔径雷达（LASAR）是近几年来被广泛关注的一种新型三维合成孔径雷达成像技术，在全天候全天时三维地形观测、飞行器导航及盲降、目标定位与识别、军事侦察等民用和军用领域有着极大的应用价值和前景。但是由于线阵天线尺寸及载荷平台空间限制，基于经典匹配滤波理论的传统成像算法难以实现高分辨成像，导致LASAR三维图像质量降低，在一定程度上约束了LASAR高分辨成像的应用。

针对该问题，电子科技大学韦顺军等提出了一种基于快速稀疏贝叶斯正则化重构的LASAR高分辨三维成像算法，并利用仿真和实测数据验证了本文算法的有效性。

该工作已发表在《雷达学报》2018年第6期“SAR三维成像技术”专刊物“基于稀疏贝叶斯正则化的阵列SAR高分辨三维成像算法”（闫 敏, 韦顺军, 田博坤, 张晓玲, 师 君）。

该文首先构造了LASAR目标重构的稀疏贝叶斯最小化代价函数，接着利用迭代正则化方法实现LASAR稀疏目标高分辨三维成像。同时结合位置预测快速成像思路，利用阈值分割方法减少了算法的运算量。仿真和地基等效LASAR实测实验（图1）表明本文提出的快速SBR算法相比于传统BP和OMP算法，不仅提高了成像的质量而且提高了算法的运算效率（图2），对于LASAR高分辨三维成像及应用有一定的参考价值。

图1 地基等效LASAR成像实验

图2 50%阵元下的实测数据成像结果

（从左至右依次为：传统BP算法、OMP算法、SBR算法、快速SBR算法）