高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

张思乾 于美婷 匡纲要

张思乾, 于美婷, 匡纲要. 一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT200274
引用本文: 张思乾, 于美婷, 匡纲要. 一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT200274
Siqian ZHANG, Meiting YU, Gangyao KUANG. A Three-Dimensional Imaging Algorithm of Downward-looking Sparse Linear Array SAR Based on Low-rank Tensor[J]. Journal of Electronics and Information Technology. doi: 10.11999/JEIT200274
Citation: Siqian ZHANG, Meiting YU, Gangyao KUANG. A Three-Dimensional Imaging Algorithm of Downward-looking Sparse Linear Array SAR Based on Low-rank Tensor[J]. Journal of Electronics and Information Technology. doi: 10.11999/JEIT200274

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

doi: 10.11999/JEIT200274
基金项目: 国家自然科学基金(61701508),湖南省自然科学基金(2018JJ3613)
详细信息
    作者简介:

    张思乾:女,1987年生,副教授,研究方向为SAR信号处理、稀疏表征

    于美婷:女,1988年生,讲师,研究方向为SAR图像处理、稀疏表征

    匡纲要:男,1966年生,教授,研究方向为SAR图像处理、信号处理

    通讯作者:

    张思乾 zhangsiqian@nudt.edu.cn

  • 中图分类号: TN959.3

A Three-Dimensional Imaging Algorithm of Downward-looking Sparse Linear Array SAR Based on Low-rank Tensor

Funds: The Natural National Science Foundation of China (61701508), The Natural Science Foundation of Hunan Province (2018JJ3613)
  • 摘要: 为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法。该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像。基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势。
  • 图  1  下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型

    图  2  3阶回波张量信号模型

    图  3  基于低秩张量补全的下视稀疏线阵3维SAR成像算法原理框图

    图  4  下视稀疏线阵3维SAR成像结果(80%采样率)

    图  5  不同采样率的3维SAR成像结果一维截面图

    图  6  不同成像条件下的成像性能比较

    图  7  原理性实验系统仪器及场景

    图  8  基于实测稀疏数据的3维成像结果比较

    表  1  基于低秩张量补全的下视稀疏线阵3维SAR成像算法流程

     输入:稀疏回波信号张量${{{\cal S}}}$,采样集$\varOmega $,正则参数$\rho $,最大迭代次数$J$
     输出:3维图像${{{\cal I}}}$
     初始化:${ {{{\cal X}}}_\varOmega } = { {{{\cal S}}}_\Omega }$, ${ {{{\cal Y}}}_i} = 0$, ${ {{{\cal M}}}_i} = {{{\cal X}}}$, ${\rho ^0} \ge 1$
     //步骤 1 张量补全稀疏回波信号
     (1) for j = 0 to J do
     (2)   for i = 1 to 3 do
     (3)     更新${{ {\cal M} } }_i^{j + 1} \!=\! {\rm{fol} }{ {\rm{d} }_i}\left( { {{ {\cal M} } }_{i(i)}^{j + 1} } \right) \!=\! {\rm{fol} }{ {\rm{d} }_i}\left[ { {D_{ { { {\alpha _i} } / { {\rho ^j} } } } }({ {{ {\cal X} } }_{(i)} } + 1/{\rho ^j}{ {{ {\cal Y} } }_{i(i)} })} \right]$,其中fold表示将矩阵表示为对应阶的张量,${D_{{{{\alpha _i}} / {{\rho ^j}}}}}$表示
           $\tau = {{{\alpha _i}} / {{\rho ^j}}}$时的软阈值因子${D_\tau }$。
     (4)   end for
     (5)   更新${{ {\cal X} } }_\varOmega ^{j + 1} = 1/3{\left(\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^3 { {{ {\cal M} } }_i^{j + 1} } - 1/{\rho ^j}{{ {\cal Y} } }_i^{j + 1}\right)_\varOmega }$
     (6)   更新拉格朗日算子${{ {\cal Y} } }_i^{j + 1} = {{ {\cal Y} } }_i^j + {\rho ^j}({ {{ {\cal X} } }^{j + 1} } - {{ {\cal M} } }_i^{j + 1})$
     (7)   更新${\rho ^{j{\rm{ + }}1}} = {t}{\rho ^j},{t} \in [1.1,1.2]$
     (8) end for
     //步骤 2 3维RD处理
     (9) ${{ {\cal I} } } = {\rm{3D {\text{-}} RD(} }{{ {\cal X} } })$,其中3D-RD表示3维距离徙动校正(Range Doppler, RD)处理,见参考文献[16]。
    下载: 导出CSV

    表  2  仿真系统参数

    参数数值
    中心频率10 GHz
    信号带宽150 MHz
    飞行高度2000 m
    飞行速度200 m/s
    脉冲重复频率1000 Hz
    线阵长度6 m
    方位向全采样数200
    切航向全采样数120
    下载: 导出CSV

    表  3  基于80%采样率稀疏数据的点目标的3维成像性能

    成像算法峰值旁瓣比积分旁瓣比
    80%采样60%采样80%采样60%采样
    方位向算法1–0.94–0.57–0.21–0.09
    算法2–10.69–10.90–1.79–1.44
    算法3–10.03–2.77–0.94–0.13
    切航向算法1–0.16–0.16–0.10–0.18
    算法2–8.33–12.03–3.59–3.19
    算法3–9.19–1.44–2.45–0.21
    高度向算法1–0.19–0.11–0.31–0.38
    算法2–16.69–13.41–7.11–5.97
    算法3–11.57–1.33–1.96–0.49
    下载: 导出CSV

    表  4  下视线阵3维SAR系统参数

    参数数值
    中心载频10 GHz
    带宽4 GHz
    频率步进1 MHz
    高度2.2 m
    切航向全采样扫描点数50
    切航向全采样扫描间隔0.02 m
    方位向全采样扫描点数160
    方位向全采样扫描间隔0.01 m
    下载: 导出CSV
  • [1] GIERULL C H. On a concept for an airborne downward-looking imaging radar[J]. International Journal of Electronics and Communications, 1999, 53(6): 295–304.
    [2] 彭学明, 王彦平, 谭维贤, 等. 基于跨航向稀疏阵列的机载下视MIMO 3D-SAR三维成像算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(4): 943–949. doi:  10.3724/SP.J.1146.2011.00720

    PENG Xueming, WANG Yanping, TAN Weixian, et al. Airborne downward-looking MIMO 3D-SAR imaging algorithm based on cross-track thinned array[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2012, 34(4): 943–949. doi:  10.3724/SP.J.1146.2011.00720
    [3] 韩冬, 周良将, 焦泽坤, 等. 基于改进三维后向投影的多圈圆迹SAR相干三维成像方法[J]. 电子与信息学报, 2020. doi:  10.11999/JEIT190945

    HAN Dong, ZHOU Liangjiang, JIAO Zekun, et al. A coherent 3-D imaging method for multi-circular SAR based on an improved 3-D back projection algorithm[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2020. doi:  10.11999/JEIT190945
    [4] PENG Xueming, HONG Wen, WANG Yanping, et al. Polar format imaging algorithm with wave-front curvature phase error compensation for airborne DLSLA three-dimensional SAR[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2014, 11(6): 1036–1040. doi:  10.1109/LGRS.2013.2282335
    [5] 成晨. 三维合成孔径雷达超分辨成像方法研究[D].[硕士论文]. 电子科技大学, 2012.

    CHENG Chen. Research on superresolution imaging method for three-dimensional SAR[D].[Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2012.
    [6] ZHANG Siqian, ZHU Yutao, and KUANG Gangyao. Imaging of downward-looking linear array three-dimensional SAR based on FFT-MUSIC[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(4): 885–889. doi:  10.1109/LGRS.2014.2365611
    [7] 王洪雁, 于若男. 基于稀疏和低秩恢复的稳健DOA估计方法[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(3): 589–596. doi:  10.11999/JEIT190263

    WANG Hongyan and YU Ruonan. Sparse and low rank recovery based robust DOA estimation method[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2020, 42(3): 589–596. doi:  10.11999/JEIT190263
    [8] ZHANG Siqian, DONG Ganggang, and KUANG Gangyao. Superresolution downward-looking linear array three-dimensional SAR imaging based on two-dimensional compressive sensing[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2016, 9(6): 2184–2196. doi:  10.1109/JSTARS.2016.2549548
    [9] ZHANG Siqian, DONG Ganggang, and KUANG Gangyao. Matrix completion for downward-looking 3-D SAR imaging with a random sparse linear array[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(4): 1994–2006. doi:  10.1109/TGRS.2017.2771826
    [10] KOLDA T G and BADER B W. Tensor decompositions and applications[J]. SIAM Review, 2009, 51(3): 455–500. doi:  10.1137/07070111X
    [11] DAI Junwen and JIN Yaqiu. Scattering simulation and reconstruction of a 3-D complex target using downward-looking step-frequency radar[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2011, 49(10): 4035–4047. doi:  10.1109/TGRS.2011.2131659
    [12] 张澄波. 综合孔径雷达—原理、系统分析与应用[M]. 北京: 科学出版社, 1989: 39–40.

    ZHANG Chengbo. Synthetic Aperture Radar - Principle, System Analysis and Application[M]. Beijing: Science Press, 1989: 39–40.
    [13] 戴俊文, 金亚秋, 徐丰. 复杂目标电磁散射仿真与频率步进雷达对三维目标的重构[J]. 中国科学: 信息科学, 2011, 41(8): 912–928.

    DAI Junwen, JIN Yaqiu, and XU Feng. Scattering simulation and reconstruction of a 3D complex target using downward-looking step-frequency radar[J]. SCIENTIA SINICA Informationis, 2011, 41(8): 912–928.
    [14] LIU Ji, MUSIALSKI P, WONKA P, et al. Tensor completion for estimating missing values in visual data[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, 35(1): 208–220. doi:  10.1109/TPAMI.2012.39
    [15] DING Shanshan, TONG Ningning, ZHANG Yongshun, et al. Super-resolution 3D imaging in MIMO radar using spectrum estimation theory[J]. IET Radar, Sonar & Navigation, 2017, 11(2): 304–312. doi:  10.1049/iet-rsn.2016.0233
    [16] 张思乾. 下视线阵三维SAR成像技术研究[D]. [博士论文]. 国防科学技术大学, 2016.

    ZHANG Siqian. Research on downward-looking linear array three-dimensional SAR imaging technology[D]. [Ph.D. dissertation], National University of Defense Technology, 2016.
    [17] DUARTE M F and BARANIUK R G. Kronecker compressive sensing[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2012, 21(2): 494–504. doi:  10.1109/TIP.2011.2165289
  • [1] 何炜琨, 毕峰华, 王晓亮, 张莹.  相参处理间隔较短条件下基于稀疏重构及形态成分分析的航管雷达风电场杂波抑制, 电子与信息学报. 2021, 43(0): 1-8. doi: 10.11999/JEIT200474
    [2] 张家成, 邱天爽, 栾声扬, 李景春, 李蓉.  脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计, 电子与信息学报. 2020, 42(11): 2587-2591. doi: 10.11999/JEIT190521
    [3] 张研, 王保平, 方阳, 王佳慧, 宋祖勋.  基于目标场景结构化稀疏重构的三维雷达成像方法, 电子与信息学报. 2020, 42(0): 1-7. doi: 10.11999/JEIT200071
    [4] 冯存前, 陈蓉, 黄大荣, 许旭光.  基于组网雷达的有翼弹道目标三维成像, 电子与信息学报. 2018, 40(3): 517-524. doi: 10.11999/JEIT170481
    [5] 赵季红, 马兆恬, 曲桦, 王伟华.  冲击噪声下基于矩阵预处理的稀疏重构DoA估计, 电子与信息学报. 2018, 40(3): 670-675. doi: 10.11999/JEIT170371
    [6] 田鹤, 李道京, 潘洁, 周建卫.  基于修正均匀冗余阵列正反编码的稀疏阵列SAR下视三维成像处理, 电子与信息学报. 2017, 39(9): 2203-2211. doi: 10.11999/JEIT161209
    [7] 杨立东, 王晶, 谢湘, 赵毅, 匡镜明.  基于低秩张量补全的多声道音频信号恢复方法, 电子与信息学报. 2016, 38(2): 394-399. doi: 10.11999/JEIT150589
    [8] 陈春晖, 张群, 罗迎, 孙玉雪.  一种空间微动目标宽带雷达干涉三维成像方法, 电子与信息学报. 2016, 38(12): 3144-3151. doi: 10.11999/JEIT161025
    [9] 李巍, 齐巍, 丁赤飚, 张履谦, 贺柏森.  基于分布式雷达的宽带脉冲三维测距机制及方法研究, 电子与信息学报. 2015, 37(3): 643-650. doi: 10.11999/JEIT140575
    [10] 蒋成龙, 张冰尘, 王正道, 洪文.  基于复数信息传递的结构稀疏宽角合成孔径雷达成像算法, 电子与信息学报. 2015, 37(8): 1793-1800. doi: 10.11999/JEIT141300
    [11] 丁振宇, 谭维贤, 王彦平, 洪文, 吴一戎.  平台运动测量误差对阵列天线合成孔径雷达三维成像影响分析, 电子与信息学报. 2015, 37(6): 1424-1430. doi: 10.11999/JEIT141106
    [12] 梁必帅, 张群, 娄昊, 罗迎, 李开明.  基于微动特征关联的空间非对称自旋目标雷达三维成像方法, 电子与信息学报. 2014, 36(6): 1381-1388. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01147
    [13] 梁必帅, 张群, 娄昊, 马赛, 罗迎, 李开明.  基于微动特征关联的空间自旋目标宽带雷达三维成像, 电子与信息学报. 2013, 35(9): 2133-2140. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01537
    [14] 吴子斌, 朱宇涛, 粟毅, 李禹, 宋晓骥.  用于机载线阵三维SAR成像的MIMO阵列构型设计, 电子与信息学报. 2013, 35(11): 2672-2677. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00377
    [15] 李烈辰, 李道京, 张清娟.  基于压缩感知的三孔径毫米波合成孔径雷达侧视三维成像, 电子与信息学报. 2013, 35(3): 552-558. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01016
    [16] 张清娟, 李道京, 李烈辰.  连续场景的稀疏阵列SAR侧视三维成像研究, 电子与信息学报. 2013, 35(5): 1097-1102. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01136
    [17] 张璇, 汪玲.  一种基于回波相关的无源合成孔径雷达成像方法, 电子与信息学报. 2012, 34(6): 1511-1515. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00704
    [18] 王本君, 闵锐, 皮亦鸣.  一种改进的基于波前重构的圆周SAR三维成像算法, 电子与信息学报. 2012, 34(6): 1351-1355. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00954
    [19] 李学仕, 孙光才, 徐刚, 邢孟道, 梁毅.  基于压缩感知的下视三维SAR成像新方法, 电子与信息学报. 2012, 34(5): 1017-1023. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01003
    [20] 徐建平, 皮亦鸣, 曹宗杰.  基于贝叶斯压缩感知的合成孔径雷达高分辨成像, 电子与信息学报. 2011, 33(12): 2863-2868. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.01377
  • 加载中
  • 图(8) / 表(4)
    计量
    • 文章访问数:  45
    • HTML全文浏览量:  26
    • PDF下载量:  11
    • 被引次数: 0
    出版历程
    • 收稿日期:  2020-04-17
    • 修回日期:  2020-11-21
    • 网络出版日期:  2020-11-25

    目录

      /

      返回文章
      返回

      官方微信,欢迎关注