【最新成果】低过采样Staggered SAR图像方位模糊抑制

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前言

低过采样StaggeredSAR可实现连续观测的高分宽幅成像，同时采用低过采样率降低系统对数据存储的要求，可有效减少星载雷达系统进行全球地貌测绘所需的往返次数，对实时监测全球地貌的动态过程有着重要意义。近年来，如何有效抑制低过采样Staggered SAR图像中由非均匀采样、回波丢失和非理想方位天线方向图问题造成的方位模糊为国内外关于高分宽幅SAR成像技术的一个研究热点。

电子科技大学刘喆副教授、武俊杰教授提出了一种采用创新逆问题模型的压缩感知算法和选择滤波算法有机结合的低过采样Staggered SAR图像模糊抑制方法：首先，压缩感知算法处理可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊，并且利用三维张量精确且高效地解决了距离徙动问题；随后，选择滤波算法处理可有效抑制非理想天线方向图造成的方位模糊。该方法精确且高效地处理了SAR系统固有的距离徙动问题，是传统基于匹配滤波的压缩感知成像方法的改进和推广，不仅能高效、高质量地抑制低过采样Staggered SAR高分宽幅图像的方位模糊，也可扩展应用于不同采样方案欠采样SAR系统的高质量成像。该论文已在《雷达学报》网络优先出版。

背景介绍

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)作用距离长、覆盖范围广，具备全天时、全天候的对地观测能力，能系统地观测地球表面的动态过程。然而，传统合成孔径雷达无法同时获得方位向高分辨率和距离向宽测绘宽成像。为了解决该问题，Staggered SAR利用周期线性变化的脉冲重复频率(PulseRepetition Frequency, PRF)和扫描接收(SCan-On-REceive, SCORE)技术实现连续观测的高分宽幅(High Resolution and Wide Swath, HRWS)成像，如图1所示。由于Staggered SAR具有实现连续观测HRWS成像的巨大潜力，其已被视为下一代星载SAR系统的基本工作模式。根据平均发射PRF相对于多普勒带宽的比值，Staggered SAR可被分为高过采样和低过采样Staggered SAR。高过采样Staggered SAR发射信号过采样率一般为1.8～2.3，其以增大发射和处理的数据量为代价降低丢失的影响，而低过采样StaggeredSAR的发射信号过采样率可达到1.1，大大降低了星载SAR数据存储负担和传输成本，因而得到了广泛关注。然而，Staggered SAR存在变化的PRF引起的非均匀采样和由于收发冲突造成的数据丢失问题，有效处理这两个问题是获得高质量成像的前提。

处理高过采样率Staggered SAR回波数据一般有两种策略。第一种策略是对非均匀回波数据进行重采样使其均匀，然后应用传统SAR频域成像方法。第二种策略是直接利用时域反投影算法或与其相似的频域方法。然而，由于低过采样以及丢失造成的欠采样问题，这两种策略都不能直接用于低过采样率Staggered SAR。为了解决这个问题，已有研究者提出了基于谱估计算法的处理方法，然而这类方法无法完全有效抑制大场景面目标中的方位模糊，并且效率低。

图1 不同PRF模式下盲区位置对比

该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版论文“低过采样Staggered SAR图像方位模糊抑制” （廖杏杏，刘喆，武俊杰）。

论文介绍

首先，论文介绍了低过采样StaggeredSAR信号模型，说明了其回波信号不可避免地存在非均匀采样和丢失问题，其中丢失往往会造成回波信号欠采样，此外，还存在SAR系统固有的距离徙动和非理想天线方向图问题。在此基础上，论文通过高过采样和低过采样StaggeredSAR天线方向图混叠对比，如图2所示，说明了StaggeredSAR采用较低的方位向发射过采样率会加重非均匀采样、回波丢失和非理想天线方向图造成的频谱混叠，进而导致低过采样StaggeredSAR成像结果中存在严重的方位模糊。

图2 Staggered SAR 天线方向图混叠示意图

继而论文针对导致低过采样StaggeredSAR存在方位模糊的各种因素，提出了一种采用创新逆问题模型的压缩感知算法(IFDM-FISTA)和选择滤波算法(SF)有机结合的模糊抑制方法：首先，建立了准确描述低过采样Staggered SAR非均匀采样、回波丢失和距离徙动的创新频域逆问题模型，利用二维快速迭代收缩阈值算法对基于该频域逆问题模型构造的优化问题进行迭代求解可抑制非均匀采样和回波丢失造成的方位模糊；随后，利用选择滤波方法处理迭代结果可抑制非理想天线方向图造成的方位模糊。

最后论文通过宽幅场景实验验证了本文IFDM-FISTA-SF方法在成像性能和效率上均优于已有基于谱估计的MIAA-MCR方法。图3给出了各方法对RADARSAT-1覆盖范围为20 km×20.5 km宽幅场景的回波模拟数据处理结果，其中IFDM-FISTA-SF方法处理时间为47分钟，远小于MIAA-MCR方法的273分钟，说明了IFDM-FISTA-SF是一种相对高效的处理方法。进一步地，为了证明本文方法比MIAA-MCR方法能更好地抑制面目标中的方位模糊，取图3中“区域1” 和“区域2”进行了详细分析。

图3 覆盖范围为20 km×20.5 km宽幅场景的模拟回波数据处理结果

为了突出IFDM-FISTA-SF相对MIAA-MCR抑制面目标中方位模糊的优越性，取图3中“区域1” 进行分析。如图4所示，MIAA-MCR成像结果中强点目标的方位模糊仍较为显著，这是因为MIAA受面目标谱不稀疏的限制，对面目标回波丢失的恢复性能比对孤立点目标的恢复性能要差；因为IFDM-FISTA-SF在逆问题求解过程中，不受奈奎斯特采样定理约束，其有效抑制了成像结果中由于回波欠采样引起的频谱混叠造成的方位模糊。

图4 宽幅场景中“区域1” 成像结果放大图及剖面图对比

为了体现IFDM-FISTA-SF对非理想天线方向图造成的方位模糊的抑制性能，选取图3中“区域2” 进行分析。如图5所示，MIAA-MCR能抑制大部分非均匀采样以及丢失造成的方位模糊，但无法抑制非理想天线方向图造成的方位模糊；IFDM-FISTA-SF首先利用IFDM-FISTA成功抑制由回波丢失、非均匀采样造成的方位模糊，再利用SF抑制非理想天线方向图造成的方位模糊，从而完全抑制成像结果中的方位模糊。MIAA-MCR和IFDM-FISTA的ATR值相比ωK基本不变，而IFDM-FISTA-SF相比ωK则降低了12.41 dB，进一步证明了IFDM-FISTA-SF方法利用SF对非理想天线方向图造成的方位模糊进行抑制的良好性能。

图5 宽幅场景中“区域2” 成像结果放大图

该方法可以高效、高质量地抑制低过采样Staggered SAR高分宽幅图像的方位模糊，对实时监测全球地貌的动态过程有着重要意义。不仅如此，该方法还改进和推广了传统基于匹配滤波的压缩感知成像方法，可扩展应用于不同采样方案欠采样SAR系统的高质量成像，这是因为该方法在优化问题中利用三维张量精确描述了SAR存在的距离徙动问题，给出了具体的实现过程和清晰的解析解，打破了传统基于匹配滤波压缩感知成像方法必须满足窄带和均匀采样条件的限制。

作者简介

廖杏杏，女，电子科技大学信息与通信工程学院硕士毕业生，主要研究方向为高分宽幅SAR成像及信号处理研究。

刘喆，女，博士，电子科技大学信息与通信工程学院副教授，主要研究方向为SAR成像及信号处理研究。

武俊杰，男，博士，电子科技大学信息与通信工程学院教授，博士生导师，主要研究方向为双多基地合成孔径雷达、认知成像雷达、微波光子成像雷达等新体制雷达成像技术。

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编辑：曹梓艺

审核：于青 贾守新

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