【最新成果】基于扰动的结合Off-grid目标的层析SAR三维成像方法
前言
中国科学院空天信息创新研究院仇晓兰研究员团队提出了一种基于扰动的结合Off-grid目标的层析SAR三维成像方法,在传统压缩感知类求解的基础上考虑了不在划分成像网格上的目标,采用扰动模型进行近似并实现对目标位置更准确的估计,在TomoSAR层析三维成像应用中有良好的发展前景。
背景介绍
层析合成孔径雷达(TomoSAR)作为干涉合成孔径雷达技术的扩展,通过获取斜高向上不同位置的观测数据形成斜高向的合成孔径,具有高程向的分辨能力。近年来,随着星载SAR、机载SAR系统技术水平的提升,分辨率、信噪比等指标不断提高,通过星载或机载SAR层析观测,已可实现观测区域高精度三维点云的生成,甚至获得建筑形变等更高维度的信息。
TomoSAR在斜高向的分辨,本质上是信号处理领域常见的谱估计问题。受到系统复杂度或观测周期的制约,TomoSAR的基线数目一般有限且非均匀,采用压缩感知类的算法可以较好解决这类问题。然而,为了应用这一方法要对连续的高程向进行离散化处理,这就会导致离网格(Off-grid)效应。基于这一问题,有研究人员提出了最小原子范数优化(Atomicnorm minimization, ANM)方法,但ANM算法存在运算量大的问题在实际数据处理里应用较少。
另一种降低Off-grid对重构性能影响的思路是将目标偏离网格的误差纳入待估计的参数中,基于以上问题和背景,该文做了有关工作并提出了基于扰动的结合Off-grid 目标的层析SAR三维成像方法。
图1 TomoSAR成像几何示意
团队工作
中国科学院空天信息创新研究院仇晓兰研究员团队提出了一种基于扰动的结合Off-grid目标的层析SAR 三维成像方法,具体而言,首先认为Off-grid目标引起的估计误差可以用加性扰动项近似,并分析了Off-grid目标对于求解的影响,在此基础之上采用局部优化方法结合经典的范数最小化方法求解该模型。接下来通过对点目标仿真进行蒙特卡洛仿真,从估计目标位置的准确性,成功率,以及估计目标的幅相精度出发,证明了所提出的方法和模型的有效性。最后在8通道机载阵列干涉SAR实测数据上验证了实用性,所提出的方法在未来获取更高精度的SAR三维成像点云具有良好前景。
该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“基于扰动的结合Off-grid目标的层析SAR三维成像方法”(杜邦,仇晓兰,张柘,雷斌,丁赤飚)。
论文介绍
该文首先采用一阶扰动,对Off-grid目标的TomoSAR方程进行了近似:
因此本文引入局部阈值优化的方法,对方程求解的值进行筛选:
实际实验数据的结果表明,直接采用
作者介绍
丁赤飚(1969–),男,研究员,博士生导师,中国科学院空天信息创新研究院副院长,先后主持多项国家863重点项目和国家级遥感卫星地面系统工程建设等项目,曾获国家科技进步一等奖、二等奖,国家发明二等奖等奖励。研究方向为合成孔径雷达、遥感信息处理和应用系统等领域。
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编辑:李铭典
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