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基于Relax算法的星载高分宽幅成像方法研究

王旭东 张迪 闫贺

引用本文: 王旭东, 张迪, 闫贺. 基于Relax算法的星载高分宽幅成像方法研究[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(5): 1077-1083. doi: 10.11999/JEIT180596 shu
Citation:  Xudong WANG, Di ZHANG, He YAN. Research on Spaceborne High Resolution Wide Swath Imaging Method Based on Relax Algorithm[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(5): 1077-1083. doi: 10.11999/JEIT180596 shu

基于Relax算法的星载高分宽幅成像方法研究

    作者简介: 王旭东: 男,1979年生,副教授,研究方向为雷达信号处理及硬件实现;
    张迪: 女,1994年生,硕士生,研究方向为合成孔径雷达信号处理;
    闫贺: 男,1985年生,副教授,研究方向为合成孔径雷达信号处理
    通讯作者: 闫贺,yanhe@nuaa.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61501231),民用航天‘十三五’背景型号预研项目(D010102)

摘要: 现代星载合成孔径雷达(SAR)系统要求同时具备高分辨率和宽测绘带的能力,而传统单通道星载SAR系统在分辨率和测绘带两个重要指标之间存在固有矛盾,因此方位向多通道的方法被提出并用于解决上述问题。该文在分析方位向多通道回波模型的基础上,结合Relax算法的特点,提出了一种基于Relax算法的星载SAR高分宽幅(HRWS)成像方法,并给出了新方法的详细迭代流程。通过点目标回波仿真,并与传统的方位向多通道HRWS重建方法进行对比,验证了新方法的可靠性和有效性。

English

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  • 图 1  方位向多通道星载SAR系统空间几何关系图

    图 2  方位向多通道星载SAR系统成像处理流程

    图 3  空时采样关系、相位分布以及信号加噪声协方差矩阵的特征值分布结果

    图 4  仿真的距离-多普勒域回波信号

    图 5  方位压缩后的成像结果

    图 6  矩阵求逆法和最大信号法的信号重建结果

    表 1  公式中用到的符号说明

    符号说明
    $M$通道个数
    $r$距离变量,$r = {\rm c}t/2$
    c光速
    $t$距离向时间变量
    ${f_{\rm d}}$多普勒频率
    $\vartheta $目标参数向量,$\vartheta = {[{T_0}, {R_0}, {\sigma ^2}, \varTheta ]^{\rm{T}}}$
    ${T_0}$最小斜距对应的时间
    ${R_0}$最小斜距$\min \{ R(T\,)\} = R({T_0}) = {R_0}$
    ${\sigma ^2}$目标功率
    $\varTheta $目标相位
    ${f\!_{p}}$各通道的脉冲重复频率
    $\varOmega $2次相位项的变化率
    $R(T\,)$雷达与目标之间的距离
    $T\,$慢时间变量
    ${{u}}[{f_{\rm d}}, \vartheta ]$天线与目标间的瞄准线向量
    ${A_m}$第$m$个通道的双向天线方向图
    ${d_m}$第$m$个通道的等效相位中心
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    表 2  基于Relax算法的模糊抑制

     For $m = 1: \rm Na$
      For $n = 1:{\rm Nr}$
     %遍历所有距离-多普勒单元(其中,$\rm Na$表示多普勒单元的个数,
    $\rm Nr$表示距离单元的个数)
       ${Z_{{\rm{rec_{-}1}}}}(r, {f_{\rm d}} + p{f\!_{p}}) = \frac{{{{a}}_p^{\rm{H}}\left( {{f_{\rm d}}} \right){{Z}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right)}}{M}$ %初始化操作
       %第1次迭代
       $\begin{align}{{{Z}}_{p_{-}1}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right) =& {{Z}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right) \\&- \sum\limits_{i = - \left( {M - 1} \right)/2, i \ne p}^{\left( {M - 1} \right)/2} {{{{a}}_i}\left( {{f_{\rm d}}} \right)} \cdot {Z_{{\rm{rec_{-}1}}}}\left( {r, {f_{\rm d}} + p{f\!_{p}}} \right)\end{align}$

       ${\hat Z_{{\rm{rec_{-}1}}}}\left( {r, {f_{\rm d}} + p{f\!_{p}}} \right) = \frac{{{{a}}_p^{\rm{H}}\left( {{f_{\rm d}}} \right){{{Z}}_{p_{-}1}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right)}}{M}$
      如果未满足收敛条件或者未达到迭代次数
       %第$k$次迭代($k \ge 2$)
       $\begin{align}{{{Z}}_{p_{-}k}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right) =& {{Z}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right) \\& - \sum\limits_{i = - \left( {M - 1} \right)/2, i \ne p}^{\left( {M - 1} \right)/2} {{{{a}}_i}\left( {{f_{\rm d}}} \right)} \cdot {\hat Z_{{{{\rm rec}_{-}k - 1}}}}\left( {r, {f_{\rm d}} + p{f\!_{p}}} \right)\end{align}$

       ${\hat Z_{{{{\rm rec}_{-}k}}}}\left( {r, {f_{\rm d}} + p{f\!_{p}}} \right) = \frac{{{{a}}_p^{\rm{H}}\left( {{f_{\rm d}}} \right){{{Z}}_{p_{-}k}}\left( {r, {f_{\rm d}}} \right)}}{M}$
      End
      End
     End
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    表 3  不同重建方法的性能对比

    算法类别PSLR(dB)方位向分辨率(m)SNR(dB)SANR(dB)
    矩阵求逆法13.991.6639.4627.08
    最大信号法13.991.6640.3312.97
    Relax法13.821.6650.5621.22
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图(6)表(3)
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文章相关
  • 通讯作者:  闫贺, yanhe@nuaa.edu.cn
  • 收稿日期:  2018-06-19
  • 录用日期:  2018-12-13
  • 网络出版日期:  2018-12-20
  • 刊出日期:  2019-05-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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