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公开(公告)号：CN109298420A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710612948.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明的实施例公开了一种合成孔径雷达的运动目标迭代最小熵成像方法及装置，该方法以散焦的ROI复图像作为输入量，将ROI图像熵建模为相位补偿因子的函数，并构造图像熵替代函数将图像熵最小化问题转化为可以迭代求解的序贯优化问题，利用算法收敛得到的相位补偿因子，重建出较高分辨率的运动目标幅度图像。通过结合SAR的ROI数据与迭代最小熵算法，能够获得较高分辨率的运动目标自聚焦像。一方面以ROI数据为输入量，极大地降低了所需处理的数据量，提高了运动目标信杂比；另一方面，不需要任何先验参数，采用迭代最小熵算法估计出准确的相位补偿因子，获得最终的二维幅度图像。
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公开(公告)号：CN107561533A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710576328.1
申请日：2017-07-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法，包括：接收原始回波数据，利用SAR距离徙动成像算法对原始回波数据进行成像处理，提取包含运动目标信息的散焦的ROI复图像数据矩阵S0，初始化目标在方位向和距离向的等效运动参数α和β；利用等效运动参数α和β构造聚焦算子Γ(·)，基于所述ROI复图像数据矩阵S0和所述聚焦算子Γ(·)建立压缩感知稀疏重构模型，采用软阈值迭代算法重建模型稀疏解X；建立最小误差模型，利用所述模型稀疏解X更新等效运动参数α和β；判定所述等效运动参数α和β满足算法终止条件，输出稀疏解幅度矩阵|X|。本发明提供的方法，采用参数化稀疏重建的技术获得最终的二维幅度像，有效地抑制了因目标高阶运动引起的非对称旁瓣。
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公开(公告)号：CN107479055B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710545668.8
申请日：2017-07-05
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种高轨星载SAR的自聚焦方法和装置，所述方法包括：S1，对获取的全孔径数据在方位向进行子孔径划分，获取多个子孔径数据；S2，通过根据所述多个子孔径数据构造的稀疏表征模型，获取与所述多个子孔径数据分别对应的目标等效运动参数；S3，根据所述目标等效运动参数对所述子孔径数据进行相位补偿，获取与所述全孔径数据对应的聚焦图像。本发明通过构造稀疏表征模型实现了子孔径平台运动参数估计，解决了SAR平台非平稳运动导致的图像不准确的问题，提升了聚焦图像的精度和质量。
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公开(公告)号：CN105954750B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201610284244.6
申请日：2016-04-29
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及基于压缩感知的条带式合成孔径雷达非稀疏场景成像方法，属于雷达成像技术领域；该方法包括卫星上的模/数转换模块以奈奎斯特采样率对雷达接收模拟信号进行采样，获得原始回波复数数据矩阵；对回波复数数据随机降采样，并构造距离多普勒算法的成像矩阵，获得场景幅度图像的观测值；建立压缩感知的稀疏重构模型，利用场景幅度图像观测值恢复出目标场景幅度图像的离散余弦变换系数；对重建的系数进行二维离散余弦逆变换获得目标场景的幅度图像。该方法针对非稀疏场景，利用少量观测值借助压缩感知模型和L1范数凸优化手段，重建出较高分辨率场景幅度图像。
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公开(公告)号：CN107479055A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710545668.8
申请日：2017-07-05
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/904 , G01S13/9047
Abstract: 本发明提供了一种高轨星载SAR的自聚焦方法和装置，所述方法包括：S1，对获取的全孔径数据在方位向进行子孔径划分，获取多个子孔径数据；S2，通过根据所述多个子孔径数据构造的稀疏表征模型，获取与所述多个子孔径数据分别对应的目标等效运动参数；S3，根据所述目标等效运动参数对所述子孔径数据进行相位补偿，获取与所述全孔径数据对应的聚焦图像。本发明通过构造稀疏表征模型实现了子孔径平台运动参数估计，解决了SAR平台非平稳运动导致的图像不准确的问题，提升了聚焦图像的精度和质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109298420B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710612948.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明的实施例公开了一种合成孔径雷达的运动目标迭代最小熵成像方法及装置，该方法以散焦的ROI复图像作为输入量，将ROI图像熵建模为相位补偿因子的函数，并构造图像熵替代函数将图像熵最小化问题转化为可以迭代求解的序贯优化问题，利用算法收敛得到的相位补偿因子，重建出较高分辨率的运动目标幅度图像。通过结合SAR的ROI数据与迭代最小熵算法，能够获得较高分辨率的运动目标自聚焦像。一方面以ROI数据为输入量，极大地降低了所需处理的数据量，提高了运动目标信杂比；另一方面，不需要任何先验参数，采用迭代最小熵算法估计出准确的相位补偿因子，获得最终的二维幅度图像。
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公开(公告)号：CN107561533B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710576328.1
申请日：2017-07-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法，包括：接收原始回波数据，利用SAR距离徙动成像算法对原始回波数据进行成像处理，提取包含运动目标信息的散焦的ROI复图像数据矩阵S0，初始化目标在方位向和距离向的等效运动参数α和β；利用等效运动参数α和β构造聚焦算子Γ(·)，基于所述ROI复图像数据矩阵S0和所述聚焦算子Γ(·)建立压缩感知稀疏重构模型，采用软阈值迭代算法重建模型稀疏解X；建立最小误差模型，利用所述模型稀疏解X更新等效运动参数α和β；判定所述等效运动参数α和β满足算法终止条件，输出稀疏解幅度矩阵|X|。本发明提供的方法，采用参数化稀疏重建的技术获得最终的二维幅度像，有效地抑制了因目标高阶运动引起的非对称旁瓣。
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公开(公告)号：CN107462887A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710550520.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/904
Abstract: 本申请提出一种基于压缩感知的宽幅星载合成孔径雷达成像方法，包括卫星上发射天线以Poisson Disk采样模式发射信号脉冲，并接受目标反射回波信号；构造回波模拟算子，建立雷达观测方程；根据雷达观测方程，建立基于模拟算子的雷达成像稀疏重构模型；利用软阈值迭代法求解稀疏重构模型，获得目标场景散射强度；本发明针对宽测绘带的成像应用场景，利用方位降采样回波数据借助压缩感知模型和阈值迭代算法，具有快速重建出高分辨率场景散射强度图像的有益效果。
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公开(公告)号：CN105954750A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610284244.6
申请日：2016-04-29
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035
Abstract: 本发明涉及基于压缩感知的条带式合成孔径雷达非稀疏场景成像方法，属于雷达成像技术领域；该方法包括卫星上的模/数转换模块以奈奎斯特采样率对雷达接收模拟信号进行采样，获得原始回波复数数据矩阵；对回波复数数据随机降采样，并构造距离多普勒算法的成像矩阵，获得场景幅度图像的观测值；建立压缩感知的稀疏重构模型，利用场景幅度图像观测值恢复出目标场景幅度图像的离散余弦变换系数；对重建的系数进行二维离散余弦逆变换获得目标场景的幅度图像。该方法针对非稀疏场景，利用少量观测值借助压缩感知模型和L1范数凸优化手段，重建出较高分辨率场景幅度图像。
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公开(公告)号：CN107462887B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710550520.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本申请提出一种基于压缩感知的宽幅星载合成孔径雷达成像方法，包括卫星上发射天线以Poisson Disk采样模式发射信号脉冲，并接受目标反射回波信号；构造回波模拟算子，建立雷达观测方程；根据雷达观测方程，建立基于模拟算子的雷达成像稀疏重构模型；利用软阈值迭代法求解稀疏重构模型，获得目标场景散射强度；本发明针对宽测绘带的成像应用场景，利用方位降采样回波数据借助压缩感知模型和阈值迭代算法，具有快速重建出高分辨率场景散射强度图像的有益效果。
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