利用多角度SAR数据实现三维成像

利用多角度SAR数据实现目标高分辨率3维成像对雷达自动目标识别具有重要价值。该文在目标散射稀疏性前提下提出了基于压缩感知的多角度SAR 3维成像方法。文章首先论证多角度SAR测量能够改善测量矩阵的互不相关性。然后根据互不相干影响因素分析,合理选择目标离散间隔构造多角度SAR测量矩阵。最后利用分段正交匹配追踪算法实现目标向量的稀疏重构。该文算法不仅改善了高度分辨率,而且克服了多角度SAR空间采样不连续导致的高旁瓣问题。实验验证了该算法的可行性和稳定性。

三维属性散射中心系数的多项式模型

为了解决多角度SAR数据三维属性散射中心提取中出现的散射系数函数形式未知、数据量大的问题,提出了一种对散射系数进行参数化建模的方法。这种建模方法在忽略雷达频率对散射系数的影响的前提下,首先根据散射系数幅度分段,然后在段内利用二维多项式进行建模。通过仿真实验验证,该方法简单易行,通过参数化模型恢复的图像,和原始图像有很高的相似度。不过,这种方法不能应用于延展型属性散射中心,需要在下一步的工作中继续进行研究。