申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2022-04-18

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN114895305B

主分类号：G01S13/90

分类号：G01S13/90;G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于L1范数正则化的稀疏合成孔径雷达自聚焦成像方法及装置，首先，基于采集的有相位误差的回波数据，构建稀疏SAR自聚焦成像模型；其次，用相位校正矢量校正后的回波数据重构相位信息保留的稀疏SAR图像；然后，根据稀疏SAR自聚焦成像模型估计相位校正矢量校正后的回波数据中仍需补偿的相位校正矢量；最后，更新相位校正矢量，以上步骤不断迭代，直至相位误差校正矢量的变化可以忽略不计。本发明能够有效补偿相位误差，获得聚焦的、相位信息保留的稀疏SAR图像。

主权项：1.一种基于L1范数正则化的稀疏SAR自聚焦成像方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于采集的有相位误差的回波数据，构建稀疏SAR自聚焦成像模型；2用相位校正矢量校正后的回波数据重构相位信息保留的稀疏SAR图像；3根据稀疏SAR自聚焦成像模型估计相位校正矢量校正后的回波数据中仍需补偿的相位校正矢量；4更新相位校正矢量；所述步骤1实现过程如下： 其中，Y表示有相位误差的回波数据；X表示观测场景；表示回波模拟算子，即经典的匹配滤波SAR成像算法的逆过程；diagd-1表示在主对角线上有d元素的对角误差矩阵，d为相位校正矢量，其幅度为1，相位为收集到的回波数据中需要补偿的相位误差；对于构建的稀疏SAR自聚焦成像模型，通过求解如下的L1范数正则化问题来实现场景的重建： 其中，λ为正则化参数；所述步骤2包括以下步骤：21观测场景的解为： 其中，Xn表示第n步重建的观测场景的解，表示上一次循环重建的观测场景的稀疏解，初始化为全零矩阵，Wn-1表示上一次循环的中间变量，W0初始化为diagdm-1Y的匹配滤波算法成像结果，m表示算法的迭代步数；23更新中间变量： 24观测场景的稀疏解为： 其中，正则化迭代参数μ取值范围为0μ-11，|Xn|K+1表示幅度图像|Xn|的第K+1大的元素值，K表示场景非零元素的个数；若相邻两次稀疏解的变化量超过算法设定的阈值，则需重复步骤22至24；否则算法收敛，输出Xn作为第m步迭代操作中重构的保相的稀疏SAR图像Xm。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于L₁范数正则化的稀疏SAR自聚焦成像方法及装置

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