基于相位恢复和非线性压缩感知理论的SAR相位误差校正和成像方法研究

The research on adaptive phase error correction method based on echoes has important applications for unmanned aerial vehicles, helicopters, missiles and other platforms Synthetic Aperture Radar (SAR) quality imaging. How to construct a common adaptive imaging method that is suitable for different scenes and different types of phase error is a research difficulty. To solve this problem, according to the space geometry model obtained from SAR information, the processing methods and processes of SAR signal, combining with the phase retrieval theory, the project proposes SAR phase error correction and imaging methods that are based on the theory of phase retrieval and nonlinear compressive sensing. Study content: (1) Researching the influence of the system phase errors on the echo signal of detected target, the signal after the imaging process, providing a theoretical basis for the phase retrieval theory applied to the SAR imaging problem; (2) Researching phase retrieval problems and imaging methods applied to SAR non-sparse scene; (3)Combining with nonlinear compressive sensing theory and phase retrieval algorithm, we will study high performance reconstruction of sparse scene under non-ideal conditions. The research results will provide a new idea for the research of SAR phase error correction and imaging problems under non-ideal conditions.

研究基于回波数据的自适应相位误差校正方法对无人机、直升机、导弹等平台的合成孔径雷达（SAR）高质量成像具有重要的应用价值。如何构造一种适用于不同场景和不同类型相位误差的通用的自适应成像方法是一个研究难点。针对该问题，本项目根据SAR信息获取的空间几何模型、SAR信号处理的方法和进程，结合相位恢复理论提出基于相位恢复和非线性压缩感知（NLCS）理论的SAR相位误差校正和成像方法。研究内容为：（1）研究系统相位误差对被探测目标的回波信号、成像处理后信号的影响，为相位恢复理论应用于SAR成像问题提供理论依据；（2）研究非稀疏场景下的SAR相位恢复问题及其成像方法；（3）结合NLCS理论，研究非理想条件下稀疏场景的高性能重建方法。课题的研究成果将为非理想条件下SAR相位误差校正和成像问题的研究提供一条新的思路。

研究基于回波数据的自适应相位误差校正方法对无人机、直升机、导弹等平台的合成孔径雷达（SAR）高质量成像具有重要的应用价值。如何构造一种适用于不同场景和不同类型相位误差的通用的自适应成像方法是一个研究难点。本项目根据SAR信息获取的空间几何模型、被观测目标的稀疏性特征、SAR信号处理的方法和进程，结合相位恢复理论提出基于相位恢复和非线性压缩感知理论的SAR成像和自聚焦方法。主要内容和创新概括如下：. 首先，针对经典PR算法应用于SAR信号相位恢复的不足之处，提出了改进的PR算法，接着分析了把改进的PR算法应用于SAR目标重建的可行性，通过与PGA算法的对比分析，验证了改进的PR算法应用于SAR数据的优越性。. 其次，根据 算法和OSS算法的特点及优势，提出了一种新的基于 算法和OSS算法结合的SAR成像算法，利用该算法，对稀疏场景中随机排列的多个不同状态的点目标进行成像，得到完全聚焦的图像。并对雷达回波缺失情况下和场景含随机噪声情况下的SAR成像特点进行了仿真分析，利用该算法得到了较为清晰地SAR图像。. 然后，针对匀速大转角高速机动目标，利用keystone变换获得了目标旋转运动所导致的距离徙动补偿(range cell migration compensation, RCMC)，但当目标径向速度较大同时存在径向加速度时，其平动的补偿效果较差。而相位恢复算法能够在补偿上述平动分量的基础上，对高速机动目标进行自聚焦成像。因此，该文提出了一种结合keystone变换与相位恢复的ISAR成像算法。同时在实验仿真方面，与经典的运动补偿算法获得的结果进行对比，验证了该文算法的有效性。. 最后，引入非匀速大转角高速机动目标成像模型，依据其回波特点，推导出该条件下ISAR图像的方位向和距离向都将出现严重的散焦。为了校正回波中的相位误差，提出了一种基于相位恢复算法和Gabor小波变换(Gabor wavelet transform, GWT)的成像方法。该方法利用GWT作为时频分析的工具进行旋转运动补偿，即消除多普勒频移中的转动造成的时变项，接着利用相位恢复进行剩余平动分量的补偿，最终获得了聚焦的成像效果。