【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
前言
背景介绍
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
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
表1 不同方法的重建性能
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 |
作者介绍
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。
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编辑:贾兴
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