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【最新成果】GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多通道联合重建无模糊成像方法

安洪阳,武俊杰 雷达学报 2022-09-26
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前言




电子科技大学武俊杰教授、杨建宇教授等提出了GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多通道联合重建无模糊成像方法,利用序贯观测场景多帧图像的相关性和多接收通道的采样信息进行联合重建,显著减少所需的接收通道数,该方法可实现GEO-LEO双基SAR对复杂观测场景的无模糊成像,从而在地球测绘、侦察监视等应用中具有良好的应用前景。



背景介绍




地球同步轨道(Geosynchronous, GEO)卫星运行在距地面约36000km的轨道上,其轨道周期与地球自转周期相同。GEO SAR卫星可为接收平台提供大范围、高重访、可持续的波束覆盖。另一方面,采用低轨(Low Earth Orbit, LEO)卫星作为接收站,LEO接收站可以省去发射系统,适用于小卫星等平台,这种收发分置的系统形态使其能够在复杂电磁环境下完成对地/海成像侦察监视。此外,在适当的几何构型条件下,GEO-LEO双基SAR的接收平台具备侧视、下视、前视等多视向成像能力,可获取更丰富的观测场景散射信息以及拓展微波遥感信息获取的手段,因此在地球测绘、侦察监视等领域具有广泛的应用前景。

图1 GEO-LEO双基SAR观测几何示意图

一般来讲,GEO SAR轨道高、波束覆盖范围大,为避免距离模糊,其脉冲重复频率(Pulse RepetitionFrequency, PRF)应足够小。同时,为了降低系统发射功耗以及减轻数据存储和传输压力,也需要较低的PRF。当LEO SAR作为接收站时,由于接收平台角速度大,导致GEO-LEO双基SAR多普勒带宽远大于发射PRF,造成回波方位欠采样、成像出现虚假目标。最近,有学者在LEO接收平台采用多接收通道技术增加等效采样率,并通过重构实现了无模糊成像。然而,由于GEO-LEO双基SAR严重欠采样,采用上述方法需要的接收通道数过多,不利于接收系统小型化。进一步地,有研究学者提出多接收与稀疏恢复相结合的无模糊成像算法,可在大幅减少接收通道数的情况下,实现GEO-LEO双基SAR无模糊成像。但是,该方法仅适用于稀疏场景,如何实现对非稀疏的复杂观测场景的无模糊成像仍有待探索。




团队工作




电子科技大学杨建宇教授团队提出了一种GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多接收通道联合重建无模糊成像方法。所提方法通过利用序贯观测场景多帧图像的相关性和多接收通道的采样信息进行联合重建,可在大幅减少接收通道数的条件下实现无模糊成像。通过将复杂观测场景的无模糊成像问题建模为张量联合低秩与稀疏优化问题,然后在交替方向乘子法迭代过程中利用多接收通道的采样信息进行联合重建,可大幅提高重建图像的性能,从而实现GEO-LEO双基SAR对复杂观测场景的无模糊成像。

图2 序贯多帧回波录取示意图

该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“GEO-LEO双基SAR序贯多帧-多通道联合重建无模糊成像方法(安洪阳,孙稚超,王朝栋,武俊杰,杨建宇)。




论文介绍




该文首先对GEO-LEO双基SAR模糊特性展开仿真分析,如图3所示。GEO-LEO双基SAR的欠采样率随着天线尺寸的减小而增大,轨道高度的变化对欠采样率的影响不显著。当接收天线尺寸为5m时,欠采样率达到接近7倍,即采样率为奈奎斯特采样率的15%。

图3 GEO-LEO双基SAR欠采样特性

接下来将GEO-LEO双基SAR无模糊成像问题建模为联合张量低秩与稀疏优化问题,最后采用张量交替方向乘子法,并在其迭代过程中综合利用多通道信息实现了无模糊成像。
  最后对提出的GEO-LEO双基SAR无模糊成像算法进行仿真,并验证其有效性。原始图像如图4(a)所示。每一接收通道获取15%的采样信息。首先,采用单帧处理的方法对欠采样回波进行处理。单接收通道稀疏重建方法如图4(b)所示,可以看出成像结果存在严重模糊,这是因为一个接收通道的采样数据过少,同时扩展场景也不满足稀疏假设。多接收通道稀疏重建方法如图4(c)所示,利用4个接收通道数据,即获取60%采样数据,可以看出恢复效果有提升,但是仍然不能处理非稀疏场景。单帧多通道联合低秩与稀疏方法如图4(d)所示,该方法可获得比稀疏重建方法更好的性能,然而,面对GEO-LEO双基SAR严重欠采样条件下的无模糊成像问题,该方法的重建性能仍然受限。

图4 扩展目标场景1不同方法成像结果

本文所提方法可进一步利用多帧图像之间的相关性,提升重建的性能。利用5帧观测场景的4个接收通道数据,其中5帧图像的每两帧之间有93.75%的观测场景重复,待重建图像位于5帧序贯图像序列的中间,图5(a)给出了本方法获得的成像结果。对比图4(d)的单帧图像重建结果,由于本方法利用了多帧图像之间的相关性,可提高重构性能。图5(b)给出了利用10帧临近图像的成像结果,可以看出随着帧数的增加,重建性能得到了提升。

图5 扩展目标场景1本方法成像结果

为定量评估成像性能,引入峰值信噪比(Peak signal-to-noiseratio, PSNR)参数衡量整个图像的重建性能。表1给出了不同方法的图像重构性能,可以看出本文提出的序贯多帧-多通道联合重建方法能获得更高的PSNR指标。

表1 不同方法的重建性能


单通道稀疏重建方法
多通道稀疏重建方法
单帧多通道联合低秩与稀疏方法
5帧多通道联合重建
10帧多通道联合重建

扩展目标场景1

10.37dB

14.06dB

20.06dB

22.92dB

26.98dB

扩展目标场景2

9.17dB

12.31dB

18.19dB

21.25dB

26.62dB

本文针对GEO-LEO双基SAR无模糊成像问题,提出了一种序贯多帧-多接收通道联合重建无模糊成像方法。后续团队将继续开展相关研究工作,进一步研究针对复杂观测场景的联合低秩与稀疏无模糊重建方法性能与所需的采样数、通道数、帧数的定量关系模型。



作者介绍




安洪阳(1993-),男,博士,电子科技大学信息与通信工程学院博士后,主要研究方向为双多基地合成孔径雷达成像。

武俊杰(1982–),男,博士,电子科技大学信息与通信工程学院教授,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。

杨建宇(1963-),电子科技大学教授,博士生导师,校科技委主任,国务院学位委员会信息与通信工程学科评议组成员,中国电子学会雷达分会副主任委员。主要研究方向为雷达前视成像、实孔径超分辨成像、双多基合成孔径雷达成像。获国家出版基金资助出版专著1部。获省部级奖6项、国家技术发明二等奖2项。
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编辑:贾兴

审核:岳冰莹 贾守新
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