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基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410106245.2

申請日:

2014.03.20

公開號:

CN103983968A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G01S 13/90申請日:20140320|||公開
IPC分類號: G01S13/90 主分類號: G01S13/90
申請人: 西安電子科技大學
發明人: 張磊; 吳敏; 許志偉; 段佳; 邢孟道
地址: 710071 陜西省西安市太白南路2號
優先權:
專利代理機構: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218 代理人: 惠文軒
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410106245.2

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2016.03.23|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明屬于極化SAR超分辨成像技術領域,特別涉及基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法。該基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法包括以下步驟:建立全極化合成孔徑雷達信號模型;根據各個極化通道接收的后向散射回波數據,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣;采用分布式壓縮感知算法,建立合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題模型;求解所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣;根據所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,針對每個極化通道進行超分辨成像處理,得出對應的偽彩色圖像;針對各個極化通道對應的偽彩色圖像進行偽彩色融合,得出偽彩色融合圖像。

權利要求書

權利要求書
1.  基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:根據合成孔徑雷達中設置的全極化通道,建立全極化合成孔徑雷達信號模型;所述全極化通道包括HH極化通道、HV極化通道和VV極化通道;
S2:利用合成孔徑雷達全極化通道中的每個極化通道,接收對應的后向散射回波數據;根據各個極化通道接收的后向散射回波數據,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣;
S3:針對全極化合成孔徑雷達超分辨成像問題,采用分布式壓縮感知算法,建立合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題模型;
S4:求解所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣;
S5:根據所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,針對每個極化通道進行超分辨成像處理,得出對應的偽彩色圖像;
S6:針對各個極化通道對應的偽彩色圖像,采用基于RGB空間的偽彩色圖像融合算法進行偽彩色融合,得出偽彩色融合圖像。

2.  如權利要求1所述的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,在步驟S1中,全極化合成孔徑雷達信號模型為:
s=Ta+ε
其中,s=[sHH,sVV,sHV],s表示合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,sHH為16384×1維的列向量,sHH表示HH極化通道接收的回波向量;sVV為16384×1維的列向量,sVV表示VV極化通道接收的回波向量;sHV為16384×1維的列向量,sHV表示HV極化通道接收的回波向量;a=[aHH,aVV,aHV],a表示全極化稀疏信號矩陣,aHH為65536×1維的列向量,aHH為HH極化方式下的目標散射系數矢量;aVV為65536×1維的列向量,aVV為VV極化方式下的目標散射 系數矢量;aHV為65536×1維的列向量,aHV為HV極化方式下的目標散射系數矢量;T為設定的超分辨字典,T是一個16384×65536維的映射矩陣;ε=[εHH,εVV,εHV],εHH為16384×1維的列向量,εHH表示設定的HH極化通道加性噪聲;εVV為16384×1維的列向量,εVV表示設定的VV極化通道加性噪聲;εHV為16384×1維的列向量,εHV表示設定的HV極化通道加性噪聲;
在步驟S2中,在HH極化方式下的后向散射回波數據中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HH極化通道回波截取數據;在VV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為VV極化通道回波截取數據;在HV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HV極化通道回波截取數據;
按照HH極化通道回波截取數據的列順序,將HH極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出HH極化通道接收的回波向量sHH;按照VV極化通道回波截取數據的列順序,將VV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出VV極化通道接收的回波向量sVV;按照HV極化通道回波截取數據的列順序,將HV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出HV極化通道接收的回波向量sHV;從而得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣s。

3.  如權利要求2所述的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,在步驟S3中,所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題為:
a=agrmina||s-Ta||F2+ρΣi=165536(|aSPAN(i)|2+τ)1/2]]>
其中,||·||F表示矩陣的F-范數,ρ為標量,表示約束參數;τ為小于0.1的常數,且有:
aSPAN(i)=aHH*(i)·aHH(i)+aVV*(i)·aVV(i)+aHV*(i)·aHV(i)]]>
其中,aHH(i)表示aHH中的第i個元素,aVV(i)表示aVV中的第i個元素,aHV(i) 表示aHV中的第i個元素,*表示取共軛,|aSPAN(i)|表示aSPAN(i)的絕對值。

4.  如權利要求3所述的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述步驟S4具體包括以下步驟:
S41:初始化全極化稀疏信號矩陣a,獲得全極化稀疏信號矩陣a的初始值設定迭代次數l,l=1,2,3...;當l為1時,執行步驟S42;
S42:按照以下公式計算全極化稀疏信號矩陣a的第l次估計值
G(a^l-1)a^l=2THs]]>
其中,G(a^l-1)=2THT+ρ·Λ(a^l-1),]]>H表示矩陣的共軛轉置,并且有:
Λ(a^l-1)=diag{b(l-1)(i)}]]>
Λ(a^l-1)=diag{1|a^SPANl-1(i)|2+τ}]]>
其中,{b(l-1)(i)}為b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)組成的集合,diag{b(l-1)(i)}指:以b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)作為主對角線元素而構成的對角矩陣;而b(l-1)(i)為:
b(l-1)(i)=1|a^SPANl-1(i)|2+τ]]>
a^SPANl-1(i)=a^HHl-1*(i)·a^HHl-1(i)+a^VVl-1*(i)·a^VVl-1(i)+a^HVl-1*(i)·a^HVl-1(i)]]>
其中,表示中第1列第i行的元素,表示中第2列第i行的元素,表示中第3列第i行的元素;
S43:采用共軛梯度法求解步驟S42中的
S44:判斷是否滿足迭代終止條件,如果不滿足,則令l值加1,重復執行步驟S42至步驟S44;如果滿足,則合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題的解為全極化稀疏信號矩陣a等于然后執行步驟S5;所述迭代終止條件為:
||a^l-a^l-1||22||a^l-1||22<δ]]>
其中,||·||2表示求2-范數,δ為設定的大于0的常數。

5.  如權利要求4所述的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,在步驟S5中,在得出全極化稀疏信號矩陣a之后,即得出了HH極化方式下的目標散射系數矢量aHH、VV極化方式下的目標散射系數矢量aVV以及HV極化方式下的目標散射系數矢量aHV;
將a的第一列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HH極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HH極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HH極化通道對應的超分辨成像圖;將a的第二列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成VV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述VV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出VV極化通道對應的超分辨成像圖;將a的第三列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HV極化通道對應的超分辨成像圖;
在步驟S6中,在進行偽彩色融合的過程中,將|aHH|作為對應RGB圖的紅色分量系數R,將|aVV|作為對應RGB圖的綠色分量系數G,將將作為對應RGB圖的藍色分量系數B;|aHH|為aHH的模,|aVV|為aVV的模,|aHV|為aHV的模。

說明書

說明書基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法
技術領域
本發明屬于極化SAR超分辨成像技術領域,特別涉及基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,用于提高SAR目標的空間分辨率。 
背景技術
在合成孔徑雷達成像中,距離和方位分辨率分別與雷達發射帶寬和合成孔徑大小有關,發射大帶寬信號可提高距離向分辨率,但在實際中會受到限制,較大的信號頻譜寬度會增加回波的數據量,造成雷達系統設計的復雜性。增加合成孔徑長度可以改善方位向的分辨率,但是增加合成孔徑長度會增加成像復雜度。因此,研究如何改善有限帶寬和較短合成孔徑SAR成像的分辨率具有重要意義。 
為了解決這個問題,一些研究人員和學者提出很多超分辨方法,主要技術方案有以下三種: 
技術方案一是:以Burg外推算法為代表的帶寬外推方法,通過將低維自相關序列進行頻帶外推以估計高維序列從而提高分辨率,但對噪聲相對敏感,存在外推模型和觀測數據不匹配的問題。 
技術方案二是:以RELAX算法為代表的譜估計方法,通過參數化建模,利用空間譜估計原理對強散射中心進行高精度估計實現高分辨成像,此方法在低信噪比下往往會存在散射點漏檢或產生虛假點的現象,對于理想點散射模型能有效抑制旁瓣,但對非點散射模型不是很理想。 
技術方案三是:基于壓縮感知的超分辨成像方法,利用目標信號的稀疏性構建優化函數,通過求解優化函數達到超分辨的目的,此類方法符合提高分辨率的機理,具有較好的噪聲抑制能力。 
但是這些超分辨技術大多是采用單極化數據來獲得雷達圖像,單極化數據在雷達成像中不能很好顯示包含復雜幾何結構的散射中心。 
發明內容
本發明的目的在于提出基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,本發明對多個極化通道進行聯合超分辨,使各極化通道信息得到有效融合。 
為實現上述技術目的,本發明采用如下技術方案予以實現。 
基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法包括以下步驟: 
S1:根據合成孔徑雷達中設置的全極化通道,建立全極化合成孔徑雷達信號模型;所述全極化通道包括HH極化通道、HV極化通道和VV極化通道; 
S2:利用合成孔徑雷達全極化通道中的每個極化通道,接收對應的后向散射回波數據;根據各個極化通道接收的后向散射回波數據,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣; 
S3:針對全極化合成孔徑雷達超分辨成像問題,采用分布式壓縮感知算法,建立合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題模型; 
S4:求解所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣; 
S5:根據所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,針對每個極化通道進行超分辨成像處理,得出對應的偽彩色圖像; 
S6:針對各個極化通道對應的偽彩色圖像,采用基于RGB空間的偽彩色圖像融合算法進行偽彩色融合,得出偽彩色融合圖像。 
本發明的特點和進一步改進在于: 
在步驟S1中,全極化合成孔徑雷達信號模型為: 
s=Ta+ε 
其中,s=[sHH,sVV,sHV],s表示合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,sHH為 16384×1維的列向量,sHH表示HH極化通道接收的回波向量;sVV為16384×1維的列向量,sVV表示VV極化通道接收的回波向量;sHV為16384×1維的列向量,sHV表示HV極化通道接收的回波向量;a=[aHH,aVV,aHV],a表示全極化稀疏信號矩陣,aHH為65536×1維的列向量,aHH為HH極化方式下的目標散射系數矢量;aVV為65536×1維的列向量,aVV為VV極化方式下的目標散射系數矢量;aHV為65536×1維的列向量,aHV為HV極化方式下的目標散射系數矢量;T為設定的超分辨字典,T是一個16384×65536維的映射矩陣;ε=[εHH,εVV,εHV],εHH為16384×1維的列向量,εHH表示設定的HH極化通道加性噪聲;εVV為16384×1維的列向量,εVV表示設定的VV極化通道加性噪聲;εHV為16384×1維的列向量,εHV表示設定的HV極化通道加性噪聲; 
在步驟S2中,在HH極化方式下的后向散射回波數據中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HH極化通道回波截取數據;在VV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為VV極化通道回波截取數據;在HV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HV極化通道回波截取數據; 
按照HH極化通道回波截取數據的列順序,將HH極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出HH極化通道接收的回波向量sHH;按照VV極化通道回波截取數據的列順序,將VV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出VV極化通道接收的回波向量sVV;按照HV極化通道回波截取數據的列順序,將HV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出HV極化通道接收的回波向量sHV;從而得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣s。 
基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,在步驟S3中,所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題為: 
a=agrmina||s-Ta||F2+ρΣi=165536(|aSPAN(i)|2+τ)1/2]]>
其中,||·||F表示矩陣的F-范數,ρ為標量,表示約束參數;τ為小于0.1的常數,且有: 
aSPAN(i)=aHH*(i)&CenterDot;aHH(i)+aVV*(i)&CenterDot;aVV(i)+aHV*(i)&CenterDot;aHV(i)]]>
其中,aHH(i)表示aHH中的第i個元素,aVV(i)表示aVV中的第i個元素,aHV(i)表示aHV中的第i個元素,*表示取共軛,|aSPAN(i)|表示aSPAN(i)的絕對值。 
基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,所述步驟S4具體包括以下步驟: 
S41:初始化全極化稀疏信號矩陣a,獲得全極化稀疏信號矩陣a的初始值設定迭代次數l,l=1,2,3...;當l為1時,執行步驟S42; 
S42:按照以下公式計算全極化稀疏信號矩陣a的第l次估計值
G(a^l-1)a^l=2THs]]>
其中,G(a^l-1)=2THT+ρ&CenterDot;Λ(a^l-1),]]>H表示矩陣的共軛轉置,并且有: 
Λ(a^l-1)=diag{b(l-1)(i)}]]>
Λ(a^l-1)=diag{1|a^SPANl-1(i)|2+τ}]]>
其中,{b(l-1)(i)}為b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)組成的集合,diag{b(l-1)(i)}指:以b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)作為主對角線元素而構成的對角矩陣;而b(l-1)(i)為: 
b(l-1)(i)=1|a^SPANl-1(i)|2+τ]]>
a^SPANl-1(i)=a^HHl-1*(i)&CenterDot;a^HHl-1(i)+a^VVl-1*(i)&CenterDot;a^VVl-1(i)+a^HVl-1*(i)&CenterDot;a^HVl-1(i)]]>
其中,表示中第1列第i行的元素,表示中第2列第i行的 元素,表示中第3列第i行的元素; 
S43:采用共軛梯度法求解步驟S42中的
S44:判斷是否滿足迭代終止條件,如果不滿足,則令l值加1,重復執行步驟S42至步驟S44;如果滿足,則合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題的解為全極化稀疏信號矩陣a等于然后執行步驟S5;所述迭代終止條件為: 
||a^l-a^l-1||22||a^l-1||22<δ]]>
其中,||·||2表示求2-范數,δ為設定的大于0的常數。 
基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法,其特征在于,在步驟S5中,在得出全極化稀疏信號矩陣a之后,即得出了HH極化方式下的目標散射系數矢量aHH、VV極化方式下的目標散射系數矢量aVV以及HV極化方式下的目標散射系數矢量aHV; 
將a的第一列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HH極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HH極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HH極化通道對應的超分辨成像圖;將a的第二列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成VV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述VV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出VV極化通道對應的超分辨成像圖;將a的第三列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HV極化通道對應的超分 辨成像圖; 
在步驟S6中,在進行偽彩色融合的過程中,將|aHH|作為對應RGB圖的紅色分量系數R,將|aVV|作為對應RGB圖的綠色分量系數G,將作為對應RGB圖的藍色分量系數B;|aHH|為aHH的模,|aVV|為aVV的模,|aHV|為aHV的模。 
本發明的有益效果為:1)本發明中各極化通道超分辨字典一致,這就是使得不同極化通道中的信號能量支撐區基本一致,有效提高了偽彩色融合圖像的分辨率;2)本發明利用各極化通道信息構造優化問題,具有較好的噪聲抑制能力;3)本發明通過共軛梯度運算,快速傅里葉變換,Hadamard乘積等操作,有效提高了實現效率。 
附圖說明
圖1為本發明的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法的流程圖; 
圖2為本發明仿真實驗使用的目標模型示意圖; 
圖3為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的三個極化通道RD成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖3a為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的HH極化通道RD成像圖;圖3b為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的VV極化通道RD成像圖;圖3c為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的HV極化通道RD成像圖;圖3d為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的極化偽彩圖; 
圖4為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖4a為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖4b為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖4c為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖4d為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得 出的極化偽彩圖; 
圖5為仿真實驗1中采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,圖5a為仿真實驗1中采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;圖5b為仿真實驗1中采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;圖5c為仿真實驗1中采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;圖5d為仿真實驗1中采用本發明得出的偽彩色融合圖像; 
圖6為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖6a為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖6b為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖6c為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖6d為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖; 
圖7為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖7a為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖7b為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖7c為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖7d為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖; 
圖8為仿真實驗2中采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,圖8a為仿真實驗2中采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;圖8b為仿真實驗2中采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;圖8c為仿真實驗2中采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;圖8d為仿真實驗2中采用本發明得出的偽彩色融合圖像; 
圖9為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖9a為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖9b為仿真實驗3 中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖9c為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖9d為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖; 
圖10為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖10a為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖10b為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖10c為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖10d為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖; 
圖11為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,圖11a為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;圖11b為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;圖11c為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;圖11d為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的偽彩色融合圖像; 
圖12為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖12a為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖12b為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖12c為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖12d為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖; 
圖13為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,圖13a為仿真實驗3中信噪比為 0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;圖13b為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;圖13c為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;圖13d為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。 
圖14為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,圖14a為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;圖14b為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;圖14c為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;圖14d為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的偽彩色融合圖像; 
具體實施方式
下面結合附圖對本發明作進一步說明: 
參照圖1,為本發明的基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法的流程圖,該基于分布式壓縮感知的全極化SAR超分辨成像方法包括以下步驟: 
S1:合成孔徑雷達的收發極化方式分別為水平極化(H)和垂直極化(V),根據合成孔徑雷達中設置的全極化通道,建立全極化合成孔徑雷達信號模型;所述全極化通道包括HH極化通道、HV極化通道和VV極化通道。具體說明如下: 
全極化合成孔徑雷達信號模型為: 
s=Ta+ε 
其中,s=[sHH,sVV,sHV],s表示合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,sHH為16384×1維的列向量,sHH表示HH極化通道接收的回波向量;sVV為16384×1維的列向量,sVV表示VV極化通道接收的回波向量;sHV為16384×1維的列向 量,sHV表示HV極化通道接收的回波向量;則s為16384×3維的矩陣。 
a=[aHH,aVV,aHV],a表示全極化稀疏信號矩陣,aHH為65536×1維的列向量,aHH為HH極化方式下的目標散射系數矢量;aVV為65536×1維的列向量,aVV為VV極化方式下的目標散射系數矢量;aHV為65536×1維的列向量,aHV為HV極化方式下的目標散射系數矢量,則a為65536×3維的矩陣。 
T為設定的超分辨字典,在HH極化通道、VV極化通道和HV極化通道中,雷達的照射區域、轉角和頻率是相同的,不同的只是場景中的散射系數,又由于各極化通道之間目標結構有很強的相關性,不同極化通道中的信號能量支撐區相似,所以不同極化通道中,雷達回波對場景的采樣區域是相同的,繼而超分辨字典相同,把三個極化通道超分辨字典均設定為T,T本質上是二維傅里葉變換后截取頻譜的過程。T是一個16384×65536維的映射矩陣,是一個高維到低維的映射矩陣,超分辨成像是一個低維到高維的映射過程。 
ε=[εHH,εVV,εHV],εHH為16384×1維的列向量,εHH表示設定的HH極化通道加性噪聲;εVV為16384×1維的列向量,εVV表示設定的VV極化通道加性噪聲;εHV為16384×1維的列向量,εHV表示設定的HV極化通道加性噪聲;則ε為16384×3維的矩陣。 
S2:利用合成孔徑雷達全極化通道中的每個極化通道,接收對應的后向散射回波數據;根據各個極化通道接收的后向散射回波數據,得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣。具體說明如下: 
在HH極化方式下的后向散射回波數據中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HH極化通道回波截取數據;在VV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為VV極化通道回波截取數據;在HV極化方式下的后向散射回波信號中,截取出維度為128×128的數據,將截取的數據記為HV極化通道回波截取數據。 
按照HH極化通道回波截取數據的列順序,將HH極化通道回波截取數據 的各列依次順疊,得出HH極化通道接收的回波向量sHH;按照VV極化通道回波截取數據的列順序,將VV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出VV極化通道接收的回波向量sVV;按照HV極化通道回波截取數據的列順序,將HV極化通道回波截取數據的各列依次順疊,得出HV極化通道接收的回波向量sHV;顯而易見的是,sHH、sVV和sHV的維度均為16384×1。此時即可得出合成孔徑雷達后向散射系數矩陣s。 
與傳統單極化合成孔徑雷達不同,全極化合成孔徑雷達發射信號中存在H和V兩種極化波,經過目標照射,可錄取到HH、VV和HV(VH)多種極化方式下的回波信號。由于全極化數據包含更多的目標信息,為了充分利用全極化信息,可將單極化觀測信號模型擴展到多極化的情況。sHH、sVV和sHV反映了多極化的回波信號。 
S3:基于分布式壓縮感知理論,建立合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題模型;具體說明如下: 
分布式壓縮感知(DCS)理論將單個信號稀疏問題推廣到多個信號聯合稀疏的情況,在多個信號聯合稀疏的前提下,能以極大概率同時從多個觀測數據中重構未知信號。對于極化合成孔徑雷達來說,目標圖像主要由有限的較強散射點構建,而強散射點在成像像素點中占很小的一部分,所以單個通道中合成孔徑雷達圖像具有很強的稀疏性。另外,由步驟S1所知,各個極化通道中超分辨字典T是相同的,只是目標散射系數不同。因此,全極化超辨成像可轉化成分布式壓縮感知重構的一個特例,可利用L2,1范數優化求解步驟S1中全極化稀疏信號矩陣a,對應的優化函數為其中,||·||2,1表示矩陣的L2,1范數;ρ為標量,表示約束參數,例如ρ為小于1的正數。通過利用L2,1范數,可在保證合成孔徑雷達目標稀疏性的同時,最小化各極化通道能量,使超分辨算法具有很強的噪聲抑制能力。事實上,如果在優化求解中沒有利用極化信息,單個通道中散射點位置的錯誤估計會導致 極化合成時出現虛假散射點,不利于合成孔徑雷達目標超分辨成像。 
為避免優化函數中的目標函數在零點的不可微性,增加一個較小常數τ,使優化函數轉化為: 
a=agrmina||s-Ta||F2+ρΣi=165536(|aSPAN(i)|2+τ)1/2]]>
其中,||·||F表示矩陣的F-范數,τ為小于0.1的常數,且有: 
aSPAN(i)=aHH*(i)&CenterDot;aHH(i)+aVV*(i)&CenterDot;aVV(i)+aHV*(i)&CenterDot;aHV(i)]]>
其中,aHH(i)表示aHH中的第i個元素,aVV(i)表示aVV中的第i個元素,aHV(i)表示aHV中的第i個元素,*表示取共軛,|aSPAN(i)|表示aSPAN(i)的絕對值。 
S4:采用準Newton迭代算法,對步驟S3中最優化問題進行求解。步驟S4具體包括以下步驟 
S41:初始化全極化稀疏信號矩陣a,獲得全極化稀疏信號矩陣a的初始值具體地,首先構造三個維度為256×256的全零矩陣,三個全零矩陣為第一全零矩陣、第二全零矩陣和第三全零矩陣;在第一全零矩陣的設定區域,將零替換為HH極化通道回波截取數據,在第二全零矩陣的設定區域,將零替換為VV極化通道回波截取數據;在第三全零矩陣的設定區域,將零替換為HV極化通道回波截取數據;從而得到三個新的矩陣,對這三個新的矩陣分別進行二維傅里葉變換,得到HH極化通道的初始矩陣(維度為256×256)、VV極化通道的初始矩陣(維度為256×256)、以及HV極化通道的初始矩陣(維度為256×256)。 
按照HH極化通道的初始矩陣中的列順序,將HH極化通道的初始矩陣的各列依次順疊,得到HH極化通道的初始矢量按照VV極化通道的初始矩陣中的列順序,將VV極化通道的初始矩陣的各列依次順疊,得到VV極化通道的初始矢量按照HV極化通道的初始矩陣中的列順序,將HV極化通道的初始矩陣的各列依次順疊,得到HV極化通道的初始矢量然后 將和組成全極化稀疏信號矩陣a的初始值a^0=aHH0aVV0aHV0.]]>
本發明實施例中,第一個全零矩陣的設定區域位于第一個全零矩陣中第64行至第191行,且位于第一個全零矩陣中第64列至第191列;第二個全零矩陣的設定區域位于第二個全零矩陣中第64行至第191行,且位于第二個全零矩陣中第64列至第191列;第三個全零矩陣的設定區域位于第三個全零矩陣中第64行至第191行,且位于第三個全零矩陣中第64列至第191列。 
然后,設定迭代次數l,l=1,2,3...;當l為1時,執行步驟S42。 
S42:按照以下公式計算全極化稀疏信號矩陣a的第l次估計值
G(a^l-1)a^l=2THs]]>
其中,G(a^l-1)=2THT+ρ&CenterDot;Λ(a^l-1),]]>H表示矩陣的共軛轉置,并且有: 
Λ(a^l-1)=diag{b(l-1)(i)}]]>
Λ(a^l-1)=diag{1|a^SPANl-1(i)|2+τ}]]>
其中,{b(l-1)(i)}為b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)組成的集合,diag{b(l-1)(i)}指:以b(l-1)(1)至b(l-1)(65536)作為主對角線元素而構成的對角矩陣;而b(l-1)(i)為: 
b(l-1)(i)=1|a^SPANl-1(i)|2+τ]]>
a^SPANl-1(i)=a^HHl-1*(i)&CenterDot;a^HHl-1(i)+a^VVl-1*(i)&CenterDot;a^VVl-1(i)+a^HVl-1*(i)&CenterDot;a^HVl-1(i)]]>
其中,表示中第1列第i行的元素,表示中第2列第i行的元素,表示中第3列第i行的元素;表示的共軛,表示的共軛,表示的共軛。 
S43:采用共軛梯度法求解步驟S42中的具體說明如下:在采用共軛 梯度法時,每次迭代均需計算x為一65536×3矩陣,本發明實施例中運用快速算法增加本技術的實現效率。 
首先,可利用快速傅里葉變換構造THTx實現快速運算,具體做法為:首先對估計值x的每列分別復原得3個矩陣(每個矩陣的行數表示為K,列數表示為F),然后對每個矩陣分別進行二維傅里葉變換,將二維傅里葉變換后矩陣中的部分數據置零(這些數據位置對應回波到超分辨圖像映射時的回波缺失位置),再進行二維傅里葉逆變換,最后對三個矩陣分別向量化,構成KF×3維的矩陣。 
其次,是對角矩陣,本質上是對角線上的65536個元素組成的向量與x中三個列向量的Hadamard乘積,等價于 其中⊙表示Hadamard乘積,為對角元素組成的長度為65536的向量,x(:,1)表示x中的第一列組成的列向量,x(:,2)表示x中的第二列組成的列向量,x(:,3)表示x中的第三列組成的列向量。 
S44:判斷是否滿足迭代終止條件,如果不滿足,則令l值加1,重復執行步驟S42至步驟S44;如果滿足,則合成孔徑雷達后向散射系數矩陣的最優化問題的解為全極化稀疏信號矩陣a等于然后執行步驟S5;所述迭代終止條件為: 
||a^l-a^l-1||22||a^l-1||22<δ]]>
其中,||·||2表示求2-范數,δ為設定的大于0的常數,例如δ小于10的正數。 
S5:根據所述合成孔徑雷達后向散射系數矩陣,針對每個極化通道進行超分辨成像處理,得出對應的偽彩色圖像。具體說明如下: 
在得出全極化稀疏信號矩陣a之后,即得出了HH極化方式下的目標散射 系數矢量aHH、VV極化方式下的目標散射系數矢量aVV以及HV極化方式下的目標散射系數矢量aHV。 
將a的第一列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HH極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HH極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HH極化通道對應的超分辨成像圖。將a的第二列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成VV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述VV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出VV極化通道對應的超分辨成像圖。將a的第三列從上到下依次劃分為256個列向量,每個劃分的列向量的個數均為256個,按照劃分順序,將劃分的256個列向量組成HV極化方式下的目標散射系數矩陣,其維度為256×256的矩陣;針對所述HV極化方式下的目標散射系數矩陣,進行超分辨成像,得出HV極化通道對應的超分辨成像圖。 
S6:針對各個極化通道對應的偽彩色圖像,采用基于RGB空間的偽彩色圖像融合算法進行偽彩色融合,得出偽彩色融合圖像。具體說明如下: 
在進行偽彩色融合的過程中,將|aHH|作為對應RGB圖的紅色分量系數R,將|aVV|作為對應RGB圖的綠色分量系數G,將將作為對應RGB圖的藍色分量系數B;|aHH|為aHH的模,|aVV|為aVV的模,|aHV|為aHV的模。 
以下通過仿真實驗進一步說明本發明的有效性。 
1)仿真條件: 
參照圖2,為本發明仿真實驗使用的目標模型示意圖。本發明仿真的主要參數,如表一所示: 
表一 
起始頻率 7GHz 掃頻步進 11.6MHz 方位向轉角步進 0.07 信噪比 10dB
2)仿真內容: 
仿真實驗1,對仿真數據距離向和方位向選取的128×128采樣點作為SAR回波數據,分別對HH極化通道、VV極化通道和HV極化通道中的回波數據進行2×2倍FFT插值。參照圖3,為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的三個極化通道RD成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖3a,為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的HH極化通道RD成像圖;參照圖3b,為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的VV極化通道RD成像圖;參照圖3c,為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的HV極化通道RD成像圖;參照圖3d,為仿真實驗1中采用FFT插值成像法得出的極化偽彩圖。從圖3a至圖3d可以看出,由于不同極化通道中目標散射系數各不相同,導致各極化通道目標圖像是不同的,HV極化通道所成圖像與HH極化通道、VV極化通道所成圖像有明顯的差異。從極化偽彩圖可以看出,由于HH極化通道、VV極化通道的散射系數較大,極化偽彩圖中各點目標主要表現為黃色。另外由于FFT插值成像只增加了采樣點數,并未從本質上增加帶寬和成像積累角,距離和方位分辨率較低,需尋求超分辨算法對SAR回波數據進行超分辨處理。 
仿真實驗1中利用單極化信息構造優化函數,對HH、VV和HV極化通道數據分別進行超分辨成像處理。參照圖4,為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖4a,為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖4b,為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖4c,為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖4d,為仿真實驗1中采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。從圖4和圖3的對比看出,圖4合成孔徑雷達的圖像分辨率明顯高于FFT 插值成像法得到的結果,并且抑制噪聲能力顯著。但是HV極化通道散射系數不為零的那一部分區域在偽彩圖中表現為藍色,改變了圖像散射信息,出現了虛假散射點。 
參照圖5,為仿真實驗1中采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,參照圖5a,為仿真實驗1中采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;參照圖5b,為仿真實驗1中采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;參照圖5c,為仿真實驗1中采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;參照圖5d,為仿真實驗1中采用本發明得出的偽彩色融合圖像。從圖5、圖3和圖4的對比看出,本發明中超分辨成像和抑噪效果顯著,并且各極化通道中所成圖像信號能量支撐區基本一致,偽彩圖中各點目標與FFT插值成像法顏色基本一致,完整保留了圖像散射信息,保證了合成偽彩圖中對虛假點的抑制。 
仿真實驗2,對距離向和方位向選取的采樣點進行4×4倍超分辨成像。參照圖6,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖6a,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖6b,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖6c,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖6d,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖7,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖7a,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖7b,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖7c,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖7d,為仿真實驗2中采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖8,為仿真實驗2中采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,參照圖8a,為仿真實驗2中采用本 發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;參照圖8b,為仿真實驗2中采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;參照圖8c,為仿真實驗2中采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;參照圖8d,為仿真實驗2中采用本發明得出的偽彩色融合圖像。從圖3至圖8可以看出,隨著回波數據量的減小,FFT插值成像法的分辨率進一步降低,相比于單極化通道分別超分辨成像法,本發明在超分辨成像的同時保留了目標的散射特性,依然能有效提高合成孔徑雷達的圖像分辨率。 
仿真實驗3,通過對選取的128×128采樣點加復高斯白噪聲并進行三種超分辨成像處理。參照圖9,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖9a,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖9b,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖9c,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖9d,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖10,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖10a,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖10b,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖10c,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖10d,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖11,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,參照圖11a,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;參照圖11b,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;參照圖11c,為仿真實驗3中 信噪比為5dB時采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;參照圖11d,為仿真實驗3中信噪比為5dB時采用本發明得出的偽彩色融合圖像。 
參照圖12,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖12a,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖12b,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖12c,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖12d,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖13,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的三個極化通道成像圖以及極化偽彩圖。其中,參照圖13a,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HH極化通道成像圖;參照圖13b,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的VV極化通道成像圖;參照圖13c,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的HV極化通道成像圖;參照圖13d,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用單極化超分辨成像法得出的極化偽彩圖。參照圖14,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的三個極化通道的偽彩色圖像以及偽彩色融合圖像;其中,參照圖14a,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的HH極化通道的偽彩色圖像;參照圖14b,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的VV極化通道的偽彩色圖像;參照圖14c,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的HV極化通道的偽彩色圖像;參照圖14d,為仿真實驗3中信噪比為0dB時采用本發明得出的偽彩色融合圖像。從圖9至圖14可以看出,隨著信噪比的降低,FFT插值成像法所成圖像幾乎淹沒在噪聲中,合成的極化偽彩圖出現大量虛假點,分辨率很低,單極化通道分別超分辨成像和本發明的成像方法抑制噪聲能力明顯。隨著信噪比的降低,單極化通道分別超分辨成像的偽彩圖散射特性改變更多,而本發明依然能有效保留目標散射 特性,有效實現對目標的超分辨。 
顯然,本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣,倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內,則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。 

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基于 分布式 壓縮 感知 極化 SAR 分辨 成像 方法
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