IAA-Net:一种实孔径扫描雷达迭代自适应角超分辨成像方法

毛德庆 杨建宇 杨明杰 张永超 张寅 黄钰林

祝晓静, 李飞, 王宇, 王伟, 孙翔. 基于改进方位相位编码的全极化SAR距离模糊抑制方法[J]. 雷达学报, 2017, 6(4): 420-431. doi: 10.12000/JR17015
引用本文: 毛德庆, 杨建宇, 杨明杰, 等. IAA-Net:一种实孔径扫描雷达迭代自适应角超分辨成像方法[J]. 雷达学报(中英文), 2024, 13(5): 1073–1091. doi: 10.12000/JR24063
Zhu Xiaojing, Li Fei, Wang Robert, Wang Wei, Sun Xiang. Range Ambiguity Suppression Approach for Quad-pol SAR Systems Based on Modified Azimuth Phase Coding[J]. Journal of Radars, 2017, 6(4): 420-431. doi: 10.12000/JR17015
Citation: MAO Deqing, YANG Jianyu, YANG Mingjie, et al. IAA-Net: An iterative adaptive approach for angular super-resolution imaging of real aperture scanning radar[J]. Journal of Radars, 2024, 13(5): 1073–1091. doi: 10.12000/JR24063

IAA-Net:一种实孔径扫描雷达迭代自适应角超分辨成像方法

DOI: 10.12000/JR24063 CSTR: 32380.14.JR24063
基金项目: 国家自然科学基金(62301131),博士后科学基金(BX20220055, 2022M720667)
详细信息
    作者简介:

    毛德庆,博士,副研究员,主要研究方向为雷达前视成像、雷达超分辨成像等

    杨建宇,博士,教授,主要研究方向为合成孔径雷达和统计信号处理等

    杨明杰,硕士生,主要研究方向为机载雷达前视智能化超分辨成像等

    张永超,博士,副研究员,主要研究方向为阵列信号处理和雷达应用中的逆问题等

    张 寅,博士,研究员,主要研究方向为信号处理和雷达成像等

    黄钰林,博士,教授,主要研究方向为雷达成像、检测与识别和机器学习等

    通讯作者:

    毛德庆 deqingmao@uestc.edu.cn

    张寅 yinzhang@uestc.edu.cn

  • 责任主编:朱岱寅 Corresponding Editor: ZHU Daiyin
  • 中图分类号: TN957

IAA-Net: An Iterative Adaptive Approach for Angular Super-resolution Imaging of Real Aperture Scanning Radar

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62301131), The China Postdoctoral Science Foundation (BX20220055, 2022M720667)
More Information
  • 摘要: 实孔径雷达(RAR)通过天线扫描工作,以获取大范围探测区域内目标的观测信息。但是,由于雷达天线尺寸小,受天线衍射机理限制,与距离分辨率相比,其角分辨率通常较低。角超分辨处理方法,可利用天线方向图与目标散射间的卷积关系,通过求解卷积反演问题,以提高扫描雷达角分辨率。但是,由于测量矩阵的低秩特性,传统角超分辨处理方法,存在正则化参数选择难、迭代更新慢等问题,并且在低信噪比条件下,角超分辨处理性能明显下降。针对上述问题,该文提出了一种基于深度网络的迭代自适应实孔径扫描雷达角超分辨成像方法。首先,该文将实孔径扫描雷达的卷积反演问题转化为回波自相关矩阵反演求解问题,以改善求逆矩阵的病态性;其次,将可学习的修正矩阵引入到迭代自适应求解方法中,以实现迭代自适应求解方法与深度网络的结合;最后,通过迭代学习更新回波自相关矩阵,降低噪声对反演结果的影响,提高实孔径雷达的角分辨率。仿真及实测数据结果表明,所提方法可避免传统算法中的手动参数选择和迭代更新慢等问题。同时,由于深度网络的学习拟合能力,所提方法可在低信噪比条件下保持良好的角超分辨性能。

     

  • 传统全极化SAR采用H, V极化脉冲交替发射的工作方式,同极化距离模糊信号将叠加到交叉极化通道中,一般情况下同极化分量能量比交叉极化分量能量强6~10 dB[1],由于受同极化分量的严重干扰,使得交叉极化通道的距离模糊性能急剧下降,这严重的限制了星载全极化SAR获得高的测绘带宽。因此,如何抑制交叉极化通道中的同极化距离模糊信号,以满足系统的距离模糊性能要求已成为了当前全极化SAR系统发展所面临的关键问题。

    目前,为了解决上述问题,工程上普遍采用的方法包含两类:一类是通过改变传统全极化SAR的发射方式采用新型的极化工作模式,现有的极化工作模式主要包括极化频分(Polarization Frequency Division, PFD)、极化码分(Polarization Code Division, PCD)、改进的极化时分(Polarization Time Division, PTD)、改进的极化频分[2],这些模式虽然能够改进全极化SAR系统的距离模糊性能,但是对系统设计以及硬件要求比较严格。另一类是采用距离模糊抑制算法,主要包括天线方向图赋形、正负调频技术[3],方位相位编码技术(Azimuth Phase Coding, APC)[46],距离向波束形成(Digital Beam Forming, DBF)技术[79],但是现有的距离模糊抑制算法都是基于单极化系统提出的,在全极化SAR系统的距离模糊性能改善上效果并不理想。

    本文首先介绍了一种扩展的混合极化工作模式,该模式通过改变了传统H/V交替发射的工作模式,极大的改善了全极化SAR系统的距离模糊性能。但是与此同时,由于交叉极化通道的同极化距离模糊信号转移到了同极化通道中,使得同极化通道的距离模糊性能下降。因此,本文提出了一种改进的相位编码方法,该方法通过对发射接收脉冲进行调制解调,将全极化SAR系统的距离模糊能量转移至方位向,并结合方位向维纳滤波器[10,11]将模糊能量滤除,从而进一步提高了系统的距离模糊性能。

    本文余下部分结构如下:第2节介绍了传统全极化SAR工作模式和混合极化SAR工作模式;第3节主要介绍了基于改进方位相位编码(Modified Azimuth Phase Coding, MAPC)技术的全极化SAR距离模糊抑制方法;第4节根据仿真结果分析MAPC方法对全极化SAR距离模糊抑制效果;第5节给出了本文的结论。

    全极化SAR系统采用交替发射工作模式,如图1所示,在某个回波接收时刻,接收信号除了主测绘带内的信号之外,也有相差k个脉冲重复周期的模糊回波信号,当k为奇数时,模糊信号对应的发射脉冲和有用信号对应的发射脉冲极化方式相反;当k为偶数时,模糊信号对应的发射脉冲和有用信号对应的发射脉冲极化方式相同[12]

    图  1  传统全极化SAR系统工作模式
    Figure  1.  Transmission mode of conventional quad-pol SAR

    基于以上分析,在全极化SAR系统中,通过交替发射H, V极化的脉冲,H, V通道同时线极化接收,可以得到全极化SAR四通道极化数据的观测散射矩阵为:

    [MHHMVHMHVMVV][ShhShvSvhSvv]+i oddRARi[ˆSvhiˆShhiˆSvviˆSvhi]+i evenRARi[ˆShhiˆShviˆSvhiˆSvvi]
    (1)

    式(1)中RAR表示距离模糊比[1315]。如图2所示,假设S0表示测绘带内有用信号的功率,Sak表示第k阶模糊信号的功率, γ 表示全极化SAR的视角, ηs 表示系统从测绘带近端到测绘带远端的波束入射角, ηak 表示 ηs 对应的模糊信号的入射角, ση 表示该入射角 η 下的归一化后向散射系数, G(η) 为距离向天线方向图, R(ηak) R(ηs) 分别表示模糊信号与有用信号在不同入射角 η 下对应的斜距,则系统的距离模糊比可表示为:

    图  2  星载SAR系统距离向几何关系示意图
    Figure  2.  Illustration of imaging geometry for spaceborne SAR
    RAR=k0SakS0=k0σηakG2(ηak)R3(ηak)sin(ηak)σηsG2(ηs)R3(ηs)sin(ηs)
    (2)

    式(1)等号右边第1项表示主信号的散射矩阵,剩余两项为距离模糊信号散射矩阵,i=odd表示奇数模糊区,i=even为偶数模糊区。根据传统极化SAR的散射矩阵可以看出,同极化通道受奇数区交叉极化距离模糊信号和偶数区同极化模糊信号的影响,而交叉极化通道受奇数区同极化模糊信号和偶数区交叉极化模糊信号的影响,由于同极化分量较交叉极化分量大6~10 dB,使得同极化通道回波受模糊信号的影响较小,但交叉极化通道回波受奇数区同极化模糊信号影响很大,很难达到系统的距离模糊性能。交叉极化通道距离模糊性能限制了系统测绘带宽,改善全极化SAR系统交叉极化通道的距离模糊性能成为全极化SAR系统设计中一个亟待解决的问题。

    通过对传统全极化SAR系统的分析可以看出,传统的全极化SAR系统由于采用H, V线极化交替发射的工作方式,使得交叉极化通道受到同极化模糊信号的影响,交叉极化通道的模糊性能较差,无法满足应用要求。因此本文介绍了一种扩展的极化工作模式—混合极化模式[1],该方式通过改变发射信号的极化方式,从而实现对交叉极化通道距离模糊性能的极大改善。

    混合极化SAR系统通过交替发射 H+Vexp(jϕ) HVexp(jϕ) 极化信号,然后通过水平和垂直线极化接收,混合极化SAR工作模式如图3所示:

    图  3  混合极化SAR系统工作模式
    Figure  3.  Transmission mode of hybrid-pol SAR

    根据混合极化SAR的工作模式可以推导出该系统接收到的四通道数据的极化散射矩阵为:

    [Mϕ+HMϕHMϕ+VMϕV][Shh+exp(jϕ)ShvShhexp(jϕ)ShvSvh+exp(jϕ)SvvSvhexp(jϕ)Svv]+i oddRARi[ˆShhiexp(jϕ)ˆSvhiˆShhi+exp(jϕ)ˆSvhiˆShviexp(jϕ)ˆSvviˆShvi+exp(jϕ)ˆSvvi]+i evenRARi[ˆShhi+exp(jϕ)ˆSvhiˆShhiexp(jϕ)ˆSvhiˆShvi+exp(jϕ)ˆSvviˆShviexp(jϕ)ˆSvvi]
    (3)

    式(3)右边第1项表示感兴趣的测绘区域对应的回波信号,后面的两项为带外的模糊信号。根据该散射矩阵可以看出混合极化工作方式使得有用信号和距离模糊信号之间达到一个更平衡的状态。对上述的混合极化SAR系统散射矩阵乘以变换矩阵实现极化分离:

    [MHHMVHMHVMVV][Mϕ+HMϕHMϕ+VMϕV]×12[1exp(jϕ)1exp(jϕ)]=[ShhShvShvSvv]+i oddRARi[ˆShhiˆShviˆShviˆSvvi]+i evenRARi[ˆShhiˆShviˆShviˆSvvi]
    (4)

    根据分离后的散射矩阵可以看出,在使用混合极化工作模式后,交叉极化通道的回波无论是奇数模糊区还是偶数模糊区均为交叉极化距离模糊信号。不同于传统SAR极化系统,采用混合极化结构[16,17]的SAR系统的交叉极化有用信号只受到交叉极化距离模糊信号的影响,从而大大改善了系统交叉极化通道距离模糊性能。但是根据变换后的模糊散射矩阵可以看出,虽然交叉极化通道受到了能量较低的交叉极化模糊分量的影响,但是整个散射矩阵整体的模糊能量并没有减少。

    对于一般自然目标,HV分量与VH分量满足互易条件,即 MHV=MVH ,观察变换后回波散射矩阵的奇数模糊区对应的模糊散射矩阵,可以看到两个交叉极化通道的散射系数具有相反的符号,将两个交叉极化通道的数据相加 (MHV+MVH)/2 可以将交叉极化奇数模糊区的模糊能量消除,进一步提高交叉极化距离模糊信号的性能,从而获得额外的3 dB信噪比[18]

    为了进一步提高全极化SAR系统的整体模糊性能,本文提出了一种改进的方位相位编码方法。不同于混合极化工作方式以降低同极化通道的距离模糊性能为代价来提高交叉极化通道的距离模糊性能,该方法能够对整个系统的距离模糊性能进行提高。APC技术的本质是将距离模糊转移到方位向,利用方位向滤波技术滤除距离模糊能量[19]。通过对发射信号相位调制,并对接收回波进行相位解调,再通过方位向滤波的方法有效的抑制SAR系统的距离模糊。

    传统的单通道单极化SAR系统中,APC技术抑制距离模糊分为3个步骤,首先对发射信号进行相位调制,调制相位如下所示:

    ϕod=πMl2
    (5)

    其中,l表示第几个发射脉冲,M表示频率偏移因子, M2 。然后对接收回波信号进行相位解调:

    ϕdemo(n)=ϕdemo(nm)
    (6)

    其中,n表示第几个接收脉冲,m表示发射脉冲与接收脉冲的脉冲间隔。解调后k阶距离模糊信号的剩余相位为:

    ϕres(n,k,M)=2πMkn,k=±1,±2,···
    (7)

    根据上式可以看出,通过方位相位编码解调以后,第k距离模糊信号在方位向产生了一个线性的剩余相位,所以在多普勒频域内会产生一个 kPRF/M 的频率偏移,因此在方位向利用矩形滤波器可以滤除在PRF和多普勒处理带宽Bp之间的距离模糊能量。传统APC技术在方位向加上一个带宽为Bp,幅度为1的矩形滤波器以此滤去在PRF和多普勒处理带宽Bp之间的距离模糊能量,该滤波器能够保证带内有用信号能量没有损失的情况滤除带外模糊能量。滤波后系统的距离模糊比可表示为:

    RAR=k0CakSakC0S0
    (8)

    其中, Cak 表示k阶模糊信号的APC滤波系数,C0表示有用信号的APC滤波比。如果采用传统APC技术中的矩形滤波器,则:

    Cak=Bp/2Bp/2G2ak(f+kPRF2)dfPRF/2PRF/2G2ak(f+kPRF2)df,C0=1
    (9)

    其中, Gak 表示系统的方位向天线方向图。

    图4M=2时APC使信号产生频谱搬移的示意图。通过提高系统的PRF可以使模糊信号在方位向产生更大的频移,结合滤波器滤除的模糊能量就越多。由于在SAR系统中,一阶距离模糊信号能量占主导地位,并且在传统全极化SAR系统中交叉极化通道受到奇数阶同极化分量的干扰严重,因此本文的APC技术改进基于M=2。

    图  4  APC方法M=2时方位向多普勒频谱示意图
    Figure  4.  Doppler spectrum after APC modulation and demodulation (M=2)

    全极化SAR系统采用交替发射不同极化的信号,两个通道同时接收的工作方式,因此,全极化SAR系统在方位向具有两个通道,并且两个通道之间由于发射的极化方式的不同,使得不同极化方式的模糊信号存在耦合。全极化SAR系统经APC调制后,两个接收通道的解调是独立的,如果按照单通道的APC调制解调方式会导致两个通道的信号无法产生剩余的线性相位,从而无法让模糊信号在多普勒频域产生平移然后滤除。此时需要对原来的APC发射调制方式做一个改进,让系统接收解调后,使两个通道的模糊信号均能产生剩余的线性相位,即能够将使距离模糊信号在多普勒频域相对有用信号产生一个频率偏移,然后在方位向上利用方位向滤波技术滤除相关的距离模糊能量。

    本文提出的MAPC方法主要包含3个步骤:

    (1) 对发射信号在方位向上使用改进的APC技术进行发射相位调制。

    (2) 对方位向接收到的信号进行接收相位的解调。

    (3) 将信号变换到多普勒频域中使用维纳滤波器滤除模糊信号能量。

    传统全极化SAR系统的APC的具体调制方式如图5所示。

    图  5  全极化SAR系统中MAPC的发射调制方式
    Figure  5.  Modified APC modulation based on quad-pol SAR systems

    即H极化发射脉冲不调制,V极化发射脉冲采用线性相位的调制方式:

    {φod_H=0φod_V=πn
    (10)

    其中,n表示第几个发射脉冲。MAPC方法的解调方式与传统APC技术解调方式一致。H, V通道接收解调后。传统全极化SAR系统H/V通道4个极化分量的k阶距离模糊信号的剩余相位可表示为:

    φres_p(n,k)={0,p=HH/VH,k=evenk2π,p=HV/VV,k=evennπ+k12π,k=odd
    (11)

    可以看出传统全极化SAR系统经过MAPC调制解调后,H通道和V通道的所有分量的奇数阶信号在方位向上均产生剩余的线性相位 nπ+(k1)/(k1)22π ,因此在多普勒频域会产生PRF/2的频移。

    由于传统全极化SAR系统的PRF受系统限制不可能设计的很高,所以使用传统APC的滤波技术只能滤除很少一部分的距离模糊能量。本文基于最小均方差理论(MMSE),即最小化无模糊信号与滤波后信号的均方误差,构建了方位向维纳滤波器用以滤除更多的模糊能量[11]。该方法实现的关键点是信号与模糊的频谱存在“不一致性”。经过MAPC技术后距离向模糊能量转化到了方位向,并且在多普勒频域内距离模糊频谱相对于有用信号频谱发生偏移。这使得在多普勒带宽内设计一个滤波器在满足MMSE前提下,滤除一部分带内的模糊能量成为可能。维纳滤波器在解决MMSE问题上表现出良好的性能,因此本文构建维纳滤波器代替传统的矩形滤波器。维纳滤波器表示为:

    H(f)=S0(f)S0(f)+S1(f)+S+1(f)+σt
    (12)

    其中, S0(f) 表示有用信号的方位向频谱, S1(f) S+1(f) 分别表示一阶模糊信号的方位向频谱, σt 表示噪声功率谱。

    如果采用维纳滤波器,则滤波系数可表示为:

    Cak=Bp/2Bp/2H2(f)G2ak(f+kPRF2)dfPRF/2PRF/2G2ak(f+kPRF2)df
    (13)
    C0=Bp/2Bp/2H2(f)G20(f)dfPRF/2PRF/2G2ak(f)df
    (14)

    其中 H(f) 为频域维纳滤波器。

    混合极化SAR系统交替发射 H+Vexp(jϕ) HVexp(jϕ) 极化信号,然后通过水平和垂直线极化接收。经过MAPC技术调制解调后,混合极化SAR系统的接收散射矩阵可表示为:

    [Mϕ+HMϕHMϕ+VMϕV][Shh+exp(jϕ)ShvShhexp(jϕ)ShvSvh+exp(jϕ)SvvSvhexp(jϕ)Svv]+i oddRARiexp(jnπ+i12jπ)[ˆShhiexp(jϕ)ˆSvhiˆShhi+exp(jϕ)ˆSvhiˆShviexp(jϕ)ˆSvviˆShvi+exp(jϕ)ˆSvvi]+i evenRARi[ˆShhi+exp(jϕ)ˆSvhiexp(ji2π)(ˆShhiexp(jϕ)ˆSvhi)ˆShvi+exp(jϕ)ˆSvviexp(ji2π)(ˆShviexp(jϕ)ˆSvvi)]
    (15)

    根据式(15)可以看出,奇数模糊区 Mϕ+ 通道与 Mϕ 通道之间对应模糊区的相位一致。而在偶数模糊区(i=even),当引入MAPC调制解调后,由于解调以后 Mϕ+ 通道与 Mϕ 通道之间存在 exp(ji2π) 的残余相位,i可以表示为i=2k(k为整数, k0,k=i/2 ),此时 Mϕ 通道的残余相位可以表示为 exp(jkπ) ,当k为偶数(即 mod(i/2,2)=0 )时, kπ=2mπ ,此时 exp(jkπ)=1 ,即此时 Mϕ 通道调制解调后的极化数据与 Mϕ+ 通道的数据没有相位差。当k为奇数(即 mod(i/2,2)=1 )时, kπ=(2m+1)π ,此时 exp(jkπ)=exp(jπ) ,即此时 Mϕ 通道调制解调后的极化数据与 Mϕ+ 通道的数据有 π 的相位误差。

    在混合极化SAR系统中,各个通道之间混合极化接收数据在接收后需要进行矩阵变换,将混合极化数据转化为四极化数据,当 Mϕ+ 通道与 Mϕ 通道之间对应模糊区的相位一致,混合极化数据可以很好的分离为四极化数据,此时4个通道的极化数据都只会受到与主信号相同的极化方式的模糊信号的影响。下面给出基于MAPC方法的混合极化SAR系统进行数据分离后的结果:

    [MAPC_HHMAPC_VHMAPC_HVMAPC_VV][Mϕ+HMϕHMϕ+VMϕV]×12[1exp(jϕ)1exp(jϕ)]=[ShhShvShvSvv]+i oddRARiexp(jnπ+i12jπ)[ˆShhiˆShviˆShviˆSvvi]+i even & od(i/2,2)=0RARi[ˆShhiˆShviˆShviˆSvvi]+i even & od(i/2,2)=1RARi2exp(jϕ)[ˆShviˆShhiˆSvviˆShvi]
    (16)

    从式(16)可以看出,偶数模糊区中mod (i/2,2)=1 的区域,由于 Mϕ+ 通道与 Mϕ 通道之间存在 π 的相位差,导致的四通道极化数据通过矩阵变换后无法正确的分离,即该区域转化后的距离模糊矩阵极化方式与主信号形式不一致,而对于偶数模糊区中 od(i/2,2)=0 的模糊区域与奇数模糊区, Mϕ+ 通道与 Mϕ 通道之间不存在相位差,此时该区域的混合极化数据可以完全的分离为四极化数据,即将同极化模糊分量转移到同极化通道中,因此进行变换后的矩阵与主信号极化矩阵一致。

    最后由于奇数区模糊在矩阵变换后存在线性相位,因此可以利用方位向滤波技术滤除多余的模糊能量。注意分离后奇数区的交叉极化通道的分量符号相反并且具有相同的线性相位,因此依然可以通过互易定理去除交叉极化通道的奇数区的距离模糊能量。

    为了验证对比本文中的MAPC方法的模糊抑制效果,本文采用L波段全极化SAR系统对传统全极化SAR系统4个通道的距离模糊比(Range Ambi-guity to Signal Ratio, RASR)进行仿真。表1为L波段雷达系统参数,图6以斑马图的形式给出了全极化SAR系统不同视角下PRF的选择情况。

    表  1  L波段全极化SAR系统参数
    Table  1.  Parameters for system examples
    参数 数值
    发射信号载频(GHz) 1.26
    发射脉冲宽度(us) 70
    平台高度(km) 607
    系统多普勒带宽(Hz) 1235.9
    发射信号带宽(MHz) 140
    俯仰角(°) 35
    平台飞行速度(m/s) 7500
    天线高度(m) 2.9
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    图  6  全极化SAR系统不同波位的PRF值
    Figure  6.  Parameterof PRF for quad-pol SAR system

    根据图6中给出的L波段全极化SAR系统的PRF参数,对传统全极化以及混合极化SAR系统的RASR进行仿真对比分析。根据图7(a)可以看出,由于同极化分量与交叉极化分量相差较大,使得交叉极化通道回波受奇数区同极化模糊信号影响很大,交叉极化通道距离模糊性能明显低于同极化通道,很难达到系统的距离模糊性能。但是根据混合极化模式的RASR曲线图7(b)可以看出,由于交叉极化通道只受到交叉极化距离模糊信号的影响,因此交叉极化通道距离模糊水平低于–20 dB。

    图  7  L波段不同工作模式下同极化通道与交叉极化通道的RASR曲线
    Figure  7.  RASR of cross-pol and co-pol channels for L-band SAR systems based on different transmission mode

    图8给出了L波段传统全极化SAR系统在使用MAPC情况下,不同滤波方法给系统模糊信号和有用信号带来的能量损失。从VV通道的仿真结果可以看出,使用基于矩形滤波器的MAPC方法后,模糊信号能量滤除了20%~40%,有用信号没有产生损失。而使用基于最优化维纳滤波器的MAPC后使得系统的模糊能量滤除了65%~88%,与此同时有用信号也产生了接近35%的能量损失。可以看出,采用维纳滤波器比采用矩形滤波器平均多滤除10%的模糊能量。由于模糊能量在滤波过程中滤除较多,使得系统的距离模糊性能得到了改善。

    图  8  矩形滤波与维纳滤波时信号与模糊能量损失比
    Figure  8.  Compares filtering performance of rectangular filter and azimuth Wiener filter

    图9对比了L波段全极化SAR系统在使用基于不同方位滤波方法的MAPC技术时系统同极化通道与交叉极化通道的距离模糊比曲线。其中图9(a)图9(b)主要是针对L波段传统全极化SAR系统,其中图9(a)为VV通道,图9(b)为HV通道。根据传统全极化SAR系统VV通道和HV通道未使用任何距离模糊抑制算法(蓝色曲线)的RASR仿真结果可以看出,在该发射模式下,VV通道与HV通道距离模糊水平差异很大,同极化通道的距离模糊水平较高,而交叉极化通道的距离模糊水平非常低。由于基于矩形滤波器的MAPC技术(红色曲线)最多只能滤除奇数模糊区的能量,而MAPC技术受限于系统的PRF。对于VV极化通道,奇数模糊区为能量较低的HV极化信号,所以MAPC技术使同极化通道的距离模糊比改善比较小,而采用了基于维纳滤波器的MAPC技术后(绿色曲线),VV极化通道的距离模糊性能得到了部分改善,距离模糊比提高了约2 dB。对于HV极化通道来说,由于交叉极化通道的奇数模糊区的信号为能量较高的同极化信号,所以使用MAPC技术后滤除的能量比同极化通道多,导致HV极化通道的距离模糊性能改善效果比同极化通道明显,但是同样受到系统PRF的限制,使得MAPC方法对于交叉极化通道的距离模糊性能仅有了2 dB提高,但是在结合了方位向维纳滤波技术后,交叉极化通道的距离模糊性能提高了约7 dB,极大地提高了系统的交叉极化通道的距离模糊性能。

    图  9  MAPC方法对同极化通道与交叉极化通道RASR影响
    Figure  9.  Compares RASR of HH and HV-pol channel by using MAPC technique based on rectangular filter/azimuth Wiener filter

    图9(c)图9(d)主要是针对基于混合极化体制的MAPC技术的仿真对比分析,首先通过混合极化发射模式使得4个通道距离模糊能量得到一个更好的均衡,此时4个通道的距离模糊水平基本一致,采用距离模糊抑制方法对4个通道的距离模糊抑制效果一致。图9(c)图9(d)的仿真结果也验证了这一样结论,无论是VV通道还是HV通道,采用基于矩形滤波器的MAPC技术对该混合极化SAR系统提高的距离模糊比约2 dB,采用基于维纳滤波器的MAPC技术系统的距离模糊比改善了4~6 dB。对比传统全极化SAR系统和混合极化SAR系统,对于VV通道,由于混合极化模式中VV通道滤除的奇数模糊区能量为同极化分量而非传统全极化模式的交叉极化分量,因此采用混合极化发射模式时滤波器滤除的模糊能量更多。

    最后,为了验证本文中的距离模糊抑制方法对面目标的改善效果,图10给出了L波段VH极化和HH极化在不同工作模式和不同距离模糊抑制方法下的实测图像。图10(a)为传统全极化SAR系统VH交叉极化的回波图像,由于受同极化距离模糊污染严重,使得图像的质量急剧下降。根据图10(c)所示,通过采用混合极化的工作模式,交叉极化通道的距离模糊能量被转移,使得图像性能得到了大幅度的提升,但是还是存在少量的距离模糊条纹。根据图10(e)所示,通过MAPC技术,传统全极化SAR系统HH通道与HV通道绝大部分模糊能量被去除。但是由于交叉极化通道奇数模糊区距离模糊分量为同极化距离模糊信号,并且受到系统PRF限制,使得交叉极化图像性能虽然得到了大幅度的提升,但是在图像边缘存在少量的距离模糊条纹。最后为了进一步去除图像中的距离模糊能量,采用了基于MAPC的混合极化SAR系统,由图10(g)可以看出,此时图像基本不再受距离模糊的干扰,绝大部分模糊能量被滤除。

    与交叉极化VH图像图10(a)相比,在传统全极化SAR系统下,由于同极化HH通道受到弱模糊信号的影响影响,所以同极化HH回波图像图10(b)受距离模糊影响很小。通过使用混合极化发射模式后,由图10(d)可以看出,此时的图像相比于传统全极化模式图像图10(b)相比存在部分距离模糊条纹,即在混合极化模式下,同极化通道距离模糊水平降低了,这是因为在该模式下,交叉极化通道奇数模糊区的强同极化距离模糊能量转移到了同极化通道,使得在交叉极化距离模糊改善的情况下,同极化距离模糊被增大。根据图10(f)的图像可以看出,传统全极化SAR系统HH通道的奇数模糊区模糊能量较低,采用MAPC后HH通道的图像质量不会产生模糊条纹。最后通过结合MAPC和混合极化SAR系统,由图10(h)可以看出,此时HH同极化图像的不存在模糊条纹,并且大部分模糊能量被滤除,图像的质量显著提高。即通过使用MAPC方法弥补了混合极化SAR系统引起的同极化通道距离模糊性能下降的缺点。

    根据第4小节给出的仿真结果可以看出,混合极化模式在改善全极化SAR系统交叉极化距离模糊性能上表现出极佳的效果。但是同时也带来了同极化通道距离模糊的部分下降。本文提出了一种新型的全极化SAR系统距离模糊抑制方法—MAPC方法,该方法不仅能够在弥补混合极化SAR系统同极化通道模糊性能下降的问题而且能将全极化SAR系统距离模糊水平整体提高,不同于其它的距离模糊抑制方法使距离模糊能量散焦,通过使用MAPC以及方位向维纳滤波器,全极化SAR系统中的距离模糊能量能够被大部分滤除,并且该方法在面目标上也表现出良好的距离模糊抑制效果。MAPC技术通过对全极化SAR系统交替发射的脉冲进行方位相位编码,使得接收到的距离模糊信号在多普勒频域产生PRF/2的频移,利用方位向滤波技术能够将模糊能量滤除,从而有效地改善了全极化SAR系统的距离模糊性能。将MAPC技术与混合极化发射模式进行结合,先利用混合极化模式将全极化SAR系统四通道的距离模糊能量进行均衡,然后利用MAPC技术对系统的距离模糊进行进一步的抑制,使得整个全极化SAR系统的距离模糊水平得到更大的改善,从而显著的扩展全极化SAR系统的可视测绘带宽,这对于全极化SAR系统的发展具有重要意义。

  • 图  1  实孔径雷达波束扫描探测工作模式与角度维回波数据示意图

    Figure  1.  Beam scanning working mode and echo data in the azimuthal direction of RAR

    图  2  传统IAA算法与IAA-Net深度网络结构对比

    Figure  2.  Comparison of the traditional IAA algorithm and the proposed IAA-Net method

    图  3  IAA-Net深度网络迭代结构

    Figure  3.  Iterative framework of the proposed IAA-Net method

    图  4  目标重建更新模块

    Figure  4.  Target reconstructing and updating module

    图  5  参数训练更新模块

    Figure  5.  Parameter training and updating module

    图  6  部分训练样本示例

    Figure  6.  Examples of some training samples

    图  7  V形目标不同超分辨成像方法处理结果对比

    Figure  7.  Comparison of different super-resolution imaging methods for V points

    图  8  V形目标不同超分辨成像方法处理结果剖面对比

    Figure  8.  Result profile comparison of different super-resolution imaging methods for V points

    图  9  点阵目标不同超分辨成像方法结果对比

    Figure  9.  Comparison of different super-resolution imaging methods for multiple point targets

    图  10  点阵目标不同超分辨成像方法结果剖面对比

    Figure  10.  Profile comparison of different super-resolution imaging methods for multiple point targets

    图  11  不同超分辨方法在不同信噪比下重建结果的平均主瓣宽度

    Figure  11.  Average mainlobe width of different super-resolution methods under different SNRs

    图  12  不同方位向采样点数下超分辨处理运行时间

    Figure  12.  Operational time of different super-resolution methods with different azimuthal samples

    图  13  不同算法实测数据角超分辨结果

    Figure  13.  Experimental results of different super-resolution methods

    图  14  环扫监视雷达不同算法实测数据角超分辨结果

    Figure  14.  Experimental results of different superresolution methods for circular scanning radar

    表  1  雷达系统仿真参数

    Table  1.   Radar system simulation parameters

    参数 数值
    扫描速度 50°/s
    扫描范围 –8°~+8°
    脉冲重复频率 1000 Hz
    主瓣波束宽度 5.1°
    载波频率 9.6 GHz
    信号带宽 45 MHz
    信号时宽 2 μs
    采样率 90 MHz
    平台速度 30 m/s
    下载: 导出CSV

    表  2  V型场景不同超分辨方法的MSE对比

    Table  2.   MSE comparison of different super-resolution methods

    方法 MSE
    Tikhonov L2方法 26.4810
    分裂Bregman L1方法 3.3306
    IAA方法(γ=0.2) 13.2678
    IAA方法(γ=0.05) 8.0262
    所提IAA-Net方法 2.2932
    下载: 导出CSV
  • [1] SKOLNIK M I. Introduction to Radar Systems[M]. New York: McGraw-Hill, 1980.
    [2] 杨建宇. 雷达对地成像技术多向演化趋势与规律分析[J]. 雷达学报, 2019, 8(6): 669–692. doi: 10.12000/JR19099.

    YANG Jianyu. Multi-directional evolution trend and law analysis of radar ground imaging technology[J]. Journal of Radars, 2019, 8(6): 669–692. doi: 10.12000/JR19099.
    [3] RICHARDS M A, 邢孟道, 王彤, 李真芳, 等译. 雷达信号处理基础[M]. 北京: 电子工业出版社, 2008.

    RICHARDS M A, XING Mengdao, WANG Tong, LI Zhenfang, et al. translation. Fundamentals of Radar Signal Processing[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2008.
    [4] CUMMING I G, WONG F H, 洪文, 胡东辉, 等译. 合成孔径雷达成像: 算法与实现[M]. 北京: 电子工业出版社, 2007.

    CUMMING I G, WONG F H, HONG Wen, HU Donghui, et al. translation. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data: Algorithms and Implementation[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2007.
    [5] 李亚超, 王家东, 张廷豪, 等. 弹载雷达成像技术发展现状与趋势[J]. 雷达学报, 2022, 11(6): 943–973. doi: 10.12000/JR22119.

    LI Yachao, WANG Jiadong, ZHANG Tinghao, et al. Present situation and prospect of missile-borne radar imaging technology[J]. Journal of Radars, 2022, 11(6): 943–973. doi: 10.12000/JR22119.
    [6] SADJADI F. Enhancing angular resolution in non-coherent radar imagery[C]. International Radar Conference, Beijing, China, 1996: 330–333. doi: 10.1109/ICR.1996.574454.
    [7] FOUETTILLOUX R, FERRO-FAMIL L, MÉRIE S, et al. Improving the angular resolution of a scanning radar with imperfectly known antenna patterns[C]. 2019 IEEE Conference on Antenna Measurements & Applications (CAMA), Kuta, Bali, Indonesia, 2019: 231–234. doi: 10.1109/CAMA47423.2019.8959779.
    [8] 丁义元, 杨建宇, 张卫华, 等. 改进实孔径雷达角分辨力的广义逆滤波方法[J]. 电子学报, 1993, 21(9): 15–19. doi: 10.3321/j.issn:0372-2112.1993.09.003.

    DING Yiyuan, YANG Jianyu, ZHANG Weihua, et al. Improvement of angular resolution of real aperture radar via generalized inverse filtering[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, 21(9): 15–19. doi: 10.3321/j.issn:0372-2112.1993. 09.003.
    [9] 单荣光, 李士国, 朱力. 去卷积实现雷达方位超分辨[J]. 现代雷达, 1993, 15(6): 25–32. doi: 10.16592/j.cnki.1004-7859.1993.06.004.

    SHAN Rongguang, LI Shiguo, and ZHU Li. Radar azimuth super-resolution using deconvolution[J]. Modern Radar, 1993, 15(6): 25–32. doi: 10.16592/j.cnki.1004-7859.1993.06.004.
    [10] 盛卫星, 方大纲, 杨正龙, 等. 一般非综合孔径雷达方位超分辨研究[J]. 南京理工大学学报, 2000, 24(4): 289–295. doi: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2000.04.001.

    SHENG Weixing, FANG Dagang, YANG Zhenglong, et al. Angular super-resolution for real aperture radars[J]. Journal of Nanjing University of Science and Technology, 2000, 24(4): 289–295. doi: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2000.04.001.
    [11] 许然. 提高雷达成像质量的若干新体制和新方法研究[D]. [博士论文], 西安电子科技大学, 2015. doi: 10.7666/d.Y2954050.

    XU Ran. Study on new systems and techniques for improving radar imaging performances[D]. [Ph.D. dissertation], Xidian University, 2015. doi: 10.7666/d.Y2954050.
    [12] DUNCAN M J. Design of a repeater-jammer experiment for a monopulse radar[D]. [Master dissertation], NAVAL Postgraduate School, 1975.
    [13] 谭珂. 机载前视雷达扫描波束锐化方法研究[D]. [博士论文], 电子科技大学, 2018.

    TAN Ke. Research on beam sharpening method of airborne forward-looking scanning radar[D]. [Ph.D. dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2018.
    [14] 吴迪, 朱岱寅, 朱兆达. 机载雷达单脉冲前视成像算法[J]. 中国图象图形学报, 2010, 15(3): 462–469. doi: 10.11834/jig.20100317.

    WU Di, ZHU Daiyin, and ZHU Zhaoda. Research on nomopulse forward-looking imaging algorithm for airborne radar[J]. Journal of Image and Graphics, 2010, 15(3): 462–469. doi: 10.11834/jig.20100317.
    [15] 徐浩. 基于空间谱理论和时空两维随机辐射场的雷达成像研究[D]. [博士论文], 中国科学技术大学, 2011. doi: 10.7666/d.d141340.

    XU Hao. The radar imaging based on space spectrum and temporal-spatial stochastic radiation field[D]. [Ph.D. dissertation], University of Science and Technology of China, 2011. doi: 10.7666/d.d141340.
    [16] 王建秋, 刘康, 王煜, 等. 涡旋电磁波雷达成像分辨力研究[J]. 雷达学报, 2021, 10(5): 680–690. doi: 10.12000/JR21054.

    WANG Jianqiu, LIU Kang, WANG Yu, et al. Resolution analysis of vortex electromagnetic radar imaging[J]. Journal of Radars, 2021, 10(5): 680–690. doi: 10.12000/JR21054.
    [17] 付江南. 涡旋电磁场高分辨成像方法研究[D]. [硕士论文], 电子科技大学, 2022. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2022.002306.

    FU Jiangnan. Study on high resolution imaging method of vortex electromagnetic field[D]. [Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2022. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2022.002306.
    [18] 毛德庆. 机载雷达扫描波束超分辨成像方法研究[D]. [博士论文], 电子科技大学, 2022. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2022.004148.

    MAO Deqing. Research on scanning beam super-resolution imaging methods for airborne radar[D]. [Ph.D. dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2022. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2022.004148.
    [19] 赵正义, 侯颖妮. 基于TSVD的块稀疏重构雷达前视超分辨成像[J]. 系统工程与电子技术, 2023, 45(7): 2051–2059. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.07.15.

    ZHAO Zhengyi and HOU Yingni. Radar forward-looking super resolution imaging based on block sparse reconstruction with TSVD[J]. Systems Engineering and Electronics, 2023, 45(7): 2051–2059. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.07.15.
    [20] FARINA A, PRODI F, and VINELLI F. Application of superresolution techniques to radar imaging[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 1994, 5(1): 1–14.
    [21] RICHARDSON W H. Bayesian-based iterative method of image restoration[J]. Journal of the Optical Society of America, 1972, 62(1): 55–59. doi: 10.1364/JOSA.62.000055.
    [22] LUCY L B. An iterative technique for the rectification of observed distributions[J]. The Astronomical Journal, 1974, 79(6): 745. doi: 10.1086/111605.
    [23] GUAN Jinchen, YANG Jianyu, HUANG Yulin, et al. Maximum a posteriori-based angular superresolution for scanning radar imaging[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, 50(3): 2389–2398. doi: 10.1109/TAES.2014.120555.
    [24] ZHANG Yin, ZHANG Qiping, LI Changlin, et al. Sea-surface target angular superresolution in forward-looking radar imaging based on maximum A posteriori algorithm[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(8): 2822–2834. doi: 10.1109/JSTARS.2019.2918189.
    [25] ZHANG Yin, SHEN Jiahao, TUO Xingyu, et al. Scanning radar forward-looking superresolution imaging based on the Weibull distribution for a sea-surface target[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5116111. doi: 10.1109/TGRS.2022.3194118.
    [26] 马静雯. 基于反卷积的雷达角超分辨成像方法研究[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2018. doi: 10.7666/d.D01663882.

    MA Jingwen. Research on radar angular super-resolution imaging method based on deconvolution[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2018. doi: 10.7666/d.D01663882.
    [27] LI Weixin, LI Ming, ZUO Lei, et al. Forward-looking super-resolution imaging for sea-surface target with multi-prior Bayesian method[J]. Remote Sensing, 2022, 14(1): 26. doi: 10.3390/rs14010026.
    [28] 李维新, 李明, 陈洪猛, 等. 针对回波数据异常时的雷达前视超分辨快速成像方法[J]. 雷达学报, 2024, 13(3): 667–681. doi: 10.12000/JR23209.

    LI Weixin, LI Ming, CHEN Hongmeng, et al. Fast radar forward-looking super-resolution imaging for abnormal echo data[J]. Journal of Radars, 2024, 13(3): 667–681. doi: 10.12000/JR23209.
    [29] LI Weixin, LI Ming, ZUO Lei, et al. Real aperture radar forward-looking imaging based on variational Bayesian in presence of outliers[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5117113. doi: 10.1109/TGRS.2022.3203807.
    [30] TAN Ke, LU Xingyu, YANG Jianchao, et al. A novel Bayesian super-resolution method for radar forward-looking imaging based on Markov random field model[J]. Remote Sensing, 2021, 13(20): 4115. doi: 10.3390/rs13204115.
    [31] CHEN Hongmeng, LI Yachao, GAO Wenquan, et al. Bayesian forward-looking superresolution imaging using Doppler deconvolution in expanded beam space for high-speed platform[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5105113. doi: 10.1109/TGRS.2021.3107717.
    [32] 陈洪猛, 余继周, 张文杰, 等. 基于概率模型驱动的机载贝叶斯前视超分辨多目标成像方法[J]. 雷达学报, 2023, 12(6): 1125–1137. doi: 10.12000/JR23080.

    CHEN Hongmeng, YU Jizhou, ZHANG Wenjie, et al. Probability model-driven airborne Bayesian forward-looking super-resolution imaging for multitarget scenario[J]. Journal of Radars, 2023, 12(6): 1125–1137. doi: 10.12000/JR23080.
    [33] HUANG Yulin, ZHA Yuebo, WANG Yue, et al. Forward looking radar imaging by truncated singular value decomposition and its application for adverse weather aircraft landing[J]. Sensors, 2015, 15(6): 14397–14414. doi: 10.3390/s150614397.
    [34] 张启平. 雷达实孔径超分辨成像中的正则化方法研究[D]. [博士论文], 电子科技大学, 2021. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2021.005078.

    ZHANG Qiping. Research on regularization method in radar real-aperture super-resolution imaging[D]. [Ph.D. dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2021. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2021.005078.
    [35] 周静. 相控阵雷达前视成像算法研究[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2021. doi: 10.27389/d.cnki.gxadu.2021.001024.

    ZHOU Jing. Research on forward-looking imaging method of phased array radar[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2021. doi: 10.27389/d.cnki.gxadu.2021.001024.
    [36] 张鑫. 雷达方位超分辨关键技术研究[D]. [博士论文], 大连海事大学, 2018. doi: 10.7666/d.Y3368947.

    ZHANG Xin. Research on the key technology of radar azimuth super-resolution[D]. [Ph.D. dissertation], Dalian Maritime University, 2018. doi: 10.7666/d.Y3368947.
    [37] 王子曦. 基于正则化的雷达前视超分辨成像算法工程应用分析[J]. 电子技术与软件工程, 2021(17): 89–92.

    WANG Zixi. An engineering application analysis of regularization-based radar forward-looking super-resolution imaging algorithm[J]. Electronic Technology & Software Engineering, 2021(17): 89–92.
    [38] 樊晨阳, 贺思三, 李西敏, 等. 基于阵列雷达扫描的正则化前视成像方法[J]. 电光与控制, 2022, 29(10): 76–81. doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2022.10.014.

    FAN Chenyang, HE Sisan, LI Ximin, et al. A regularized forward-looking imaging method based on array radar scanning[J]. Electronics Optics & Control, 2022, 29(10): 76–81. doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2022.10.014.
    [39] 唐军奎, 刘峥, 冉磊, 等. 基于稀疏和低秩先验的雷达前视超分辨成像方法[J]. 雷达学报, 2023, 12(2): 332–342. doi: 10.12000/JR22199.

    TANG Junkui, LIU Zheng, RAN Lei, et al. Radar forward-looking super-resolution imaging method based on sparse and low-rank priors[J]. Journal of Radars, 2023, 12(2): 332–342. doi: 10.12000/JR22199.
    [40] 吴阳. 基于正则化理论的运动平台雷达超分辨成像方法研究[D]. [硕士论文], 电子科技大学, 2019.

    WU Yang. Radar super-resolution imaging method of moving platform based on the regularization theory[D]. [Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2019.
    [41] 杨志伟, 贺顺, 廖桂生. 机载单通道雷达实波束扫描的前视探测[J]. 航空学报, 2012, 33(12): 2240–2245.

    YANG Zhiwei, HE Shun, and LIAO Guisheng. Forward-looking detection for airborne single-channel radar with beam scanning[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2012, 33(12): 2240–2245.
    [42] 张洁, 吴迪, 朱岱寅. 一种机载/弹载阵列雷达前视超分辨成像算法[J]. 雷达科学与技术, 2018, 16(2): 119–124. doi: 10.3969/j.issn.1672-2337.2018.02.001.

    ZHANG Jie, WU Di, and ZHU Daiyin. A forward-looking super-resolution imaging algorithm for airborne/missile-borne array radar[J]. Radar Science and Technology, 2018, 16(2): 119–124. doi: 10.3969/j.issn.1672-2337.2018.02.001.
    [43] YARDIBI T, LI Jian, STOICA P, et al. Source localization and sensing: A nonparametric iterative adaptive approach based on weighted least squares[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2010, 46(1): 425–443. doi: 10.1109/TAES.2010.5417172.
    [44] ZHANG Yongchao, ZHANG Yin, LI Wenchao, et al. Super-resolution surface mapping for scanning radar: Inverse filtering based on the fast iterative adaptive approach[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(1): 127–144. doi: 10.1109/TGRS.2017.2743263.
    [45] ZHANG Yongchao, MAO Deqing, ZHANG Qian, et al. Airborne forward-looking radar super-resolution imaging using iterative adaptive approach[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(7): 2044–2054. doi: 10.1109/JSTARS.2019.2920859.
    [46] MAO Deqing, ZHANG Yongchao, ZHANG Yin, et al. Target fast reconstruction of real aperture radar using data extrapolation-based parallel iterative adaptive approach[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 2258–2269. doi: 10.1109/JSTARS.2021.3054046.
    [47] LI Yueli, LIU Jianguo, JIANG Xiaoqing, et al. Angular superresol for signal model in coherent scanning radars[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2019, 55(6): 3103–3116. doi: 10.1109/TAES.2019.2900133.
    [48] 任凌云, 吴迪, 朱岱寅, 等. 基于机载多通道雷达迭代超分辨估计的前视成像[J]. 雷达学报, 2023, 12(6): 1166–1178. doi: 10.12000/JR23085.

    REN Lingyun, WU Di, ZHU Daiyin, et al. Forward-looking imaging via iterative super-resolution estimation in airborne multi-channel radar[J]. Journal of Radars, 2023, 12(6): 1166–1178. doi: 10.12000/JR23085.
    [49] 张永超. 机载雷达前视虚拟阵列超分辨成像方法研究[D]. [博士论文], 电子科技大学, 2018.

    ZHANG Yongchao. Research on virtual-array approach for airborne radar forward-looking super-resolution imaging[D]. [Ph.D. dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2018.
    [50] STOICA P, ZACHARIAH D, and LI Jian. Weighted SPICE: A unifying approach for hyperparameter-free sparse estimation[J]. Digital Signal Processing, 2014, 33: 1–12. doi: 10.1016/j.dsp.2014.06.010.
    [51] QI Lijuan, ZHENG Mingjie, YU Weidong, et al. Super-resolution Doppler beam sharpening imaging based on an iterative adaptive approach[J]. Remote Sensing Letters, 2016, 7(3): 259–268. doi: 10.1080/2150704X.2015.1128129.
    [52] ZHANG Yongchao, ZHANG Yin, HUANG Yulin, et al. Angular superresolution for scanning radar with improved regularized iterative adaptive approach[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016, 13(6): 846–850. doi: 10.1109/LGRS.2016.2550491.
    [53] 朱晗归, 冯为可, 冯存前, 等. 机载雷达深度展开空时自适应处理方法[J]. 雷达学报, 2022, 11(4): 676–691. doi: 10.12000/JR22051.

    ZHU Hangui, FENG Weike, FENG Cunqian, et al. Deep unfolding based space-time adaptive processing method for airborne radar[J]. Journal of Radars, 2022, 11(4): 676–691. doi: 10.12000/JR22051.
  • 加载中
图(14) / 表(2)
计量
  • 文章访问数: 530
  • HTML全文浏览量: 236
  • PDF下载量: 297
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2024-04-09
  • 修回日期:  2024-06-23
  • 网络出版日期:  2024-07-22
  • 刊出日期:  2024-09-28

目录

/

返回文章
返回