一种基于压缩感知恢复算法的SAR图像方位模糊抑制方法

肖鹏 吴有明 于泽 李春升

肖鹏, 吴有明, 于泽, 李春升. 一种基于压缩感知恢复算法的SAR图像方位模糊抑制方法[J]. 雷达学报, 2016, 5(1): 35-41. doi: 10.12000/JR16004
引用本文: 肖鹏, 吴有明, 于泽, 李春升. 一种基于压缩感知恢复算法的SAR图像方位模糊抑制方法[J]. 雷达学报, 2016, 5(1): 35-41. doi: 10.12000/JR16004
Xiao Peng, Wu Youming, Yu Ze, Li Chunsheng. Azimuth Ambiguity Suppression in SAR Images Based on Compressive Sensing Recovery Algorithm[J]. Journal of Radars, 2016, 5(1): 35-41. doi: 10.12000/JR16004
Citation: Xiao Peng, Wu Youming, Yu Ze, Li Chunsheng. Azimuth Ambiguity Suppression in SAR Images Based on Compressive Sensing Recovery Algorithm[J]. Journal of Radars, 2016, 5(1): 35-41. doi: 10.12000/JR16004

一种基于压缩感知恢复算法的SAR图像方位模糊抑制方法

DOI: 10.12000/JR16004
基金项目: 

国家重点基础研究发展计划973计划(2010CB731902)

详细信息
    作者简介:

    肖鹏(1984-),男,黑龙江哈尔滨人,2014年获得北京航空航天大学工学博士学位,现为北京航空航天大学博士后,主要研究方向为雷达信号处理新方法及星载SAR系统新体制设计。E-mail:xiaopeng_email1984@163.com吴有明(1990-),男,江西南昌人,北京航空航天大学电子信息工程学院在读博士生,主要研究方向为合成孔径雷达信号处理、稀疏微波成像。E-mail:youmingwu@buaa.edu.cn于泽(1979-),男,博士,副教授,现任职于北京航空航天大学电子信息工程学院。分别于2002年、2007年在北京航空航天大学获得学士学位和博士学位。目前主要研究方向包括天基雷达系统体制设计、高分辨SAR成像处理、稀疏目标特征重建等。E-mail:yz613@buaa.edu.cn

    通讯作者:

    肖鹏xiaopeng_email1984@163.com

Azimuth Ambiguity Suppression in SAR Images Based on Compressive Sensing Recovery Algorithm

Funds: 

National Key Basic Research Program Project (973 Program) of China (2010CB731902)

  • 摘要: 方位模糊现象广泛存在于星载合成孔径雷达图像中。当模糊能量较强时,会出现大量的虚假目标,严重影响对图像的判读。由于模糊能量与真实主区能量在时域、频域中均互相混叠,现有的处理方法很难在不损失分辨率的条件下,有效抑制方位模糊所产生的鬼影。该文提出一种基于压缩感知恢复算法的方位模糊抑制方法,通过截断图像的多普勒频谱实现模糊抑制,而后将原始图像作为先验信息、将截断谱作为观测结果,利用压缩感知恢复算法,迭代求解出高分辨率的图像。经过仿真与真实数据验证,该方法可以有效抑制方位模糊能量,而不损失主区目标分辨能力,且对复杂场景同样具有良好的效果。

     

  • [1] Curlander J C and Mcdonough R N著. 韩传钊, 等译. 合成孔径雷达: 系统与信号处理[M]. 北京: 电子工业出版社, 2006: 205-214. Curlander J C, Mcdonough R N, Han C Z, et al.. Synthetic Aperture Radar: Systems and Signal Processing[M]. Beijing: Electronic Industry Press, 2006: 205-214.
    [2] Runge H, Laux C, Gabele M, et al.. Performance analysis of virtual multi-channel modes for TerraSAR-X[C]. EUSAR, 2006: 1-4.
    [3] Moreira A. Suppressing the azimuth ambiguities in synthetic aperture radar images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1993, 31(4): 885-895.
    [4] Wang K, Chen J, Yang W, et al.. Suppression of azimuth ambiguities in spaceborne stripmap SAR using accurate restoration modeling[C]. 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2015), Milan, Italy, 2015: 2429-2432.
    [5] Guarnieri A M. Adaptive removal of azimuth ambiguities in SAR images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005, 43(3): 625-633.
    [6] Donoho D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(4): 1289-1306.
    [7] Cand E J and Wakin M B. An introduction to compressive sampling[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2008, 25(2): 21-30.
    [8] Di Martino G, Iodice A, Riccio D, et al.. Filtering of azimuth ambiguity in stripmap synthetic aperture radar images[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(9): 3967-3978.
    [9] Chen J, Iqbal M, Yang W, et al.. Mitigation of azimuth ambiguities in spaceborne stripmap SAR images using selective restoration[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(7): 4038-4045.
    [10] 吴一戎, 洪文, 张冰尘, 等. 稀疏微波成像研究进展(科普类)[J]. 雷达学报, 2014, 3(4): 383-395. Wu Yirong, Hong Wen, Zhang Bingchen, et al.. Current developments of sparse microwave imaging[J]. Journal of Radars, 2014, 3(4): 383-395.
    [11] Zhang B C, Hong W, and Wu Y R. Sparse microwave imaging: principles and applications[J]. SCIENCE CHINA Information Sciences, 2012, 55(8): 1722-1754.
    [12] Ender J H G. On compressive sensing applied to radar[J]. Signal Processing, 2010, 90(5): 1402-1414.
    [13] Cetin M. Feature-enhanced synthetic aperture radar imaging[D].
    [14] [博士论文], University of Salford, Manchester, 2001.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-01-05
  • 修回日期:  2016-01-25
  • 网络出版日期:  2016-02-28

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