申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

申请日：2024-02-22

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117761636B

主分类号：G01S7/36

分类号：G01S7/36;G01S13/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了基于稀疏低秩恢复的双基SAR相位同步干扰抑制方法，属于雷达技术领域。所述方法包括：步骤1、根据双基合成孔径雷达SAR相位同步过程原理，建立受到射频干扰污染的双基SAR二维混合同步信号矩阵模型；步骤2、当中的射频干扰信号矩阵和理想同步信号矩阵分别满足稀疏性和低秩性两个约束条件时执行步骤3；步骤3、利用部分奇异值分解和稀疏低秩矩阵恢复算法对进行处理，分离射频干扰信号矩阵和理想同步信号矩阵，获得理想同步信号矩阵；步骤4、对获得的进行脉冲压缩，在峰值处提取峰值相位作为高精度同步相位。所述方法以较低的计算成本实现相位同步中的干扰信号抑制，提高了相位同步精度。

主权项：1.基于稀疏低秩恢复的双基SAR相位同步干扰抑制方法，其特征在于，该方法包括：步骤1、根据双基SAR相位同步过程原理，建立受到射频干扰污染的双基SAR二维混合同步信号矩阵模型，其中，为距离向快时间，为方位向慢时间；步骤2、判断所建立的双基SAR二维混合同步信号矩阵模型中的射频干扰信号矩阵和理想同步信号矩阵是否分别满足稀疏低秩矩阵恢复算法中的稀疏性和低秩性两个约束条件，满足两个约束条件时执行步骤3，任一约束条件未被满足时，返回步骤1；步骤3、基于射频干扰信号矩阵的稀疏性和理想同步信号矩阵的低秩性，利用部分奇异值分解和稀疏低秩矩阵恢复算法对双基SAR二维混合同步信号矩阵模型进行处理，分离射频干扰信号矩阵和理想同步信号矩阵，获得理想同步信号矩阵；步骤4、对获得的理想同步信号矩阵进行脉冲压缩，在峰值处提取峰值相位作为高精度同步相位；所述步骤3包括，将所述双基SAR二维混合同步信号矩阵模型进行距离向傅里叶变换，在距离频域内利用稀疏低秩矩阵恢复算法进行矩阵恢复和分离，其中，利用理想同步信号矩阵秩的先验信息作为稀疏低秩矩阵恢复算法中的奇异值分解的条件，利用部分奇异值分解代替全局奇异值分解：首先，将二维混合同步信号矩阵模型进行距离向傅里叶变换，表示为： ，其中，表示二维混合同步信号矩阵模型的频域表达式；其次，在距离频域内利用非精确增广拉格朗日乘子法进行稀疏低秩矩阵恢复，增广拉格朗日乘子表示为： ，其中，表示惩罚因子，表示权重因子，表示拉格朗日乘子矩阵，，，和表示核范数，范数，Frobenius范数和内积；给定初值，，和进行交替迭代单变量优化，表示为： ， ， ， ，其中，，，，和分别表示迭代次数，学习率，惩罚因子阈值，惩罚因子为的奇异值阈值算子和权重因子为、惩罚因子为的软阈值算子；，，和分为表示经过k+1次迭代后获得的理想同步信号矩阵距离频域表达式，经过k+1次迭代后获得的射频干扰信号矩阵距离频域表达式，经过k+1次迭代后获得的拉格朗日乘子矩阵和经过k+1次迭代后获得的惩罚因子，为经过k次迭代后获得的惩罚因子，为经过k次迭代后获得的拉格朗日乘子矩阵，利用理想同步信号矩阵秩为1的先验信息，采用部分奇异值分解构造奇异值阈值算子，表示为： ， ， ，其中，，，，和分别为左奇异值向量，对角奇异值矩阵，右奇异值向量，阈值因子和中间矩阵；，和分别表示获取前个最大奇异值的部分奇异值分解算子，符号函数和绝对值函数，表示矩阵的埃尔米特转置；通过上述算法进行迭代优化获得最优稀疏矩阵和低秩矩阵，分别代表距离频域的射频干扰信号矩阵和距离频域的理想同步信号矩阵，对获得的距离频域的理想同步信号矩阵进行距离向逆傅里叶变换获得理想同步信号矩阵，表示为： ，其中，表示距离向逆傅里叶变换，表示迭代优化获得的最优低秩矩阵。

全文数据：

权利要求：

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