一種強雜波背景下SAR目標(biāo)超分辨成像方法

景國彬,盛佳戀,陳濺來,孫光才,邢孟道,保 錚

(西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室,陜西西安 710071)

一種強雜波背景下SAR目標(biāo)超分辨成像方法

景國彬,盛佳戀,陳濺來,孫光才,邢孟道,保 錚

(西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室,陜西西安 710071)

針對合成孔徑雷達圖像中存在較強雜波,難以提取目標(biāo)信息和進行分辨率增強處理的問題,提出了一種強雜波背景下的超分辨成像方法.首先,從信號相關(guān)性的角度出發(fā),估計雜波自適應(yīng)門限來提取目標(biāo)強散射點;然后,結(jié)合梯度下降搜索法提取出目標(biāo)弱散射點;最后,利用提取后的目標(biāo)散射點在圖像域的稀疏性,通過簡化的正則化處理方法,對目標(biāo)進行分辨率增強處理,實現(xiàn)了目標(biāo)超分辨成像.角反射器和靜止的機動車目標(biāo)實測數(shù)據(jù)處理的結(jié)果驗證了文中方法的有效性.

強雜波;合成孔徑雷達;目標(biāo)提取;分辨率增強;超分辨成像

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種高分辨微波成像雷達,與傳統(tǒng)的光學(xué)成像相比,微波成像不受天氣條件的限制,能夠全天時、全天候地對目標(biāo)或場景進行觀測.目前,利用SAR圖像對戰(zhàn)場目標(biāo)進行自動識別的研究得到了高度重視[1].通常情況下,SAR目標(biāo)的分辨率越高,自動識別的正確率就越高,因此,對SAR目標(biāo)進行超分辨處理是非常有必要的[2].然而,機載SAR雷達在工作狀態(tài)下,天線波束照射范圍內(nèi)地面強散射體的回波會和目標(biāo)一起通過天線進入到雷達接收機,形成強雜波.在后期處理過程中,如果不對目標(biāo)進行精確提取,則直接進行分辨率增強處理將引入虛假目標(biāo)點,會降低目標(biāo)自動識別的正確率[2].因此,當(dāng)SAR圖像信雜比較低時,對目標(biāo)進行精確提取處理是非常有必要的.總的來說,目標(biāo)提取和分辨率增強是目標(biāo)超分辨處理的兩個重要方面.

針對目標(biāo)提取,文獻[3]采用二維恒虛警方法進行處理,此方法針對較穩(wěn)定的雜波有較明顯的抑制作用,但對雜波波動很大的情況將不再適用.文獻[2]提出自適應(yīng)譜估計的方法來提取目標(biāo),但其本質(zhì)上是一種在時間維度上的處理,當(dāng)目標(biāo)的多普勒頻率接近雜波的中心頻率時,目標(biāo)也被當(dāng)作雜波抑制掉了.近年來一些空時自適應(yīng)的處理方法也被引入到了目標(biāo)提取的領(lǐng)域,其中,文獻[4]采用空時自適應(yīng)處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)方法對機載雷達雜波進行抑制,從而提取出目標(biāo),該文也指出STAP方法只適合高脈沖重復(fù)頻率的情況.針對目標(biāo)分辨率增強的問題,文獻[5]討論了一些提高分辨率的方法,包含帶寬外推和旁瓣去除等方法.文獻[6]討論了在概率分布的先驗信息上進行提高分辨率.文獻[7]采用了線性外推的方法得到一維高分辨距離像,然而卻沒有對方位向進行處理.針對上述問題,筆者提出了一種強雜波背景下SAR目標(biāo)超分辨成像方法.該方法包括目標(biāo)提取與目標(biāo)分辨率增強兩個部分.首先,通過分析發(fā)現(xiàn)目標(biāo)回波與傅里葉基具有高度的相關(guān)性,而雜波與傅里葉基則表現(xiàn)出較弱的相關(guān)性.因此,根據(jù)這個特性估計出雜波幅度門限,進而提取目標(biāo)強散射點.接著,結(jié)合梯度下降法來提取強散射點附近的弱散射點,完成對整個目標(biāo)信息的精確提取.對于提取出來的目標(biāo)信息,利用其在圖像域的稀疏特性,提出了一種簡化的正則化方法對目標(biāo)進行分辨率增強處理,最終完成超分辨成像.實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗證了文中方法的正確性與有效性.

圖1　SAR成像幾何模型

1　SAR成像模型

SAR成像幾何模型如圖1所示,雷達工作在條帶模式,平臺高度為H,以速度V沿X軸勻速直線飛行,場景目標(biāo)與雷達最近距離為RB.由圖1幾何關(guān)系可知,場景中心點為O點,場景中心線上存在一個點目標(biāo)p,方位向點p距離O點間距為Xn,則點目標(biāo)p到雷達的瞬時斜距為

其中,RB表示場景中心最短斜距,tm表示方位時間.

假設(shè)雷達發(fā)射的信號為線性調(diào)頻信號,則去載頻后的目標(biāo)回波進行距離向脈沖壓縮,并通過運動補償去除法平面和沿航線方向誤差,再通過方位匹配濾波,得到場景中點目標(biāo)p的成像結(jié)果,即

其中,Δfr為信號頻帶寬度,Δfa為多普勒頻帶寬度,σp表示p點散射中心的幅度,c表示光速,λ表示雷達中心波長.

假設(shè)目標(biāo)由P個散射中心組成,根據(jù)電磁散射原理,可得到目標(biāo)成像的簡單表達式為

由于強雜波背景下目標(biāo)信號和雜波在時域通常不能很好的區(qū)分,為更好地分離雜波,精確提取目標(biāo)信息,應(yīng)在二維頻域進行分離操作.將式(3)通過兩維快速傅里葉變換轉(zhuǎn)換到二維頻域,可得

包含雜波和目標(biāo)的目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)在二維頻域的表達為

其中,C(n,m)=Bnmexp(jφnm),表示雜波,服從隨機分布;Bnm表示雜波的幅度;φnm表示雜波的相位.

因此,含有目標(biāo)和雜波分布的SAR圖像可以表示為

其中,IIFFT2表示兩維快速傅里葉逆變換(Inverse Fast Fourier Transform-2D,IFFT2).

2　目標(biāo)精確提取

2.1雜波自適應(yīng)門限估計

在SAR眾多研究應(yīng)用中可發(fā)現(xiàn),從地面反射回來的雜波有時比較強,甚至超過某些弱目標(biāo)[8-10],因此,要在如此低信雜比的圖像中提取完整的目標(biāo)將是非常有必要的.對場景整個區(qū)域SAR成像后,為降低系統(tǒng)的計算量,滿足實時處理的需求,一般先進行目標(biāo)檢測,對檢測得到的目標(biāo)切片數(shù)據(jù)再進行目標(biāo)提取操作.然而,常規(guī)的恒虛警檢測算法不能在強雜波背景下提取完整的目標(biāo)信息.因此,文中通過對目標(biāo)和強雜波的信號形式進行分析,從式(4)和式(5)中發(fā)現(xiàn),目標(biāo)散射點和強雜波在二維頻域是不同的:在二維頻域中目標(biāo)散射點是正弦信號,而強雜波是隨機信號.從相關(guān)性的角度看,目標(biāo)信號與傅里葉基具有高度的相關(guān)性,而強雜波則表現(xiàn)出較弱.根據(jù)這個特性,可估計雜波自適應(yīng)門限將目標(biāo)信號從強雜波背景中精確提取出來.

信號和傅里葉基函數(shù)的相關(guān)系數(shù)矩陣定義如下:

將包含強雜波和目標(biāo)的目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)S(n,m)與傅里葉基函數(shù)進行相關(guān)后,目標(biāo)信號與傅里葉基具有高度的相關(guān)性,而強雜波則表現(xiàn)出較弱相關(guān)性.因此,通過設(shè)置一個相關(guān)的雜波門限,就可提取出目標(biāo)散射點,抑制強雜波,其散射點提取準(zhǔn)則如下:

其中,Gext(k,h)是提取出來的目標(biāo)散射點;ε是自適應(yīng)雜波門限,其值選取是從圖像中的雜波估計得到的.

式(8)中自適應(yīng)雜波門限ε的設(shè)置至關(guān)重要,若其設(shè)置過高,則可能導(dǎo)致目標(biāo)散射點的損失;若其設(shè)置過低,則可能會引入強雜波點.針對不同的目標(biāo)圖像切片,文中設(shè)計的雜波門限是自適應(yīng)的,其是從目標(biāo)所在圖像中雜波來估計得到的.如圖2所示,在大多數(shù)情況下,目標(biāo)是聚焦在圖像切片的少部分單元中,因此,利用式(7)相關(guān)系數(shù)矩陣對目標(biāo)單元以外的雜波來估計,可得到雜波的自適應(yīng)門限值.文中首先將圖像中目標(biāo)聚焦單元以外選出的雜波區(qū)域矩陣Di和傅里葉基進行相關(guān)處理,得到Di雜波區(qū)域和傅里葉基的相關(guān)度Coh(Di),提取Coh(Di)中最大的幅度εi,再取4個區(qū)域中εi的最大值,得到雜波自適應(yīng)門限值ε,其具體計算公式為

圖2　雜波門限估計示意圖

圖3　梯度法提取散射區(qū)域的示意圖

2.2基于梯度下降法的目標(biāo)區(qū)域提取

在目標(biāo)提取過程中考慮到強雜波條件下目標(biāo)所在區(qū)域的信雜比較低,目標(biāo)既包含強散射點也包含弱散射點,即目標(biāo)強散射點的四周也存在目標(biāo)的弱散射點.然而,利用上述雜波自適應(yīng)門限估計方法得到的雜波自適應(yīng)門限,可能會大于某些弱散射點和傅里葉基的相關(guān)度,這樣在提取過程中,可能會丟失目標(biāo)的弱散射點,提取得到目標(biāo)的散射點不完整,影響了后期操作.因此,參照圖3,為同時提取圖像中的強散射點G(k,h)鄰近的弱散射點和保證信號的連續(xù)性,對強散射點的鄰近單元采取了梯度下降搜索的方法,即對鄰近單元進行梯度判斷,若鄰近單元的梯度低于強散射點的梯度,則判斷鄰近單元為強散射點周圍的弱散射點.最后,將強散射點和弱散射點組成的散射區(qū)域一起提取出來.散射區(qū)域提取準(zhǔn)則如下:

其中,Gext(k,h)表示滿足梯度下降法提取出來的散射區(qū)域矩陣,k表示(k-1,k,k+1)向量,h表示(h-1,h,h+1)向量,grad(·)表示梯度運算,G(k+i,h+j)表示強散射點G(k,h)周圍8個鄰近單元的其中一個.

具體來說,目標(biāo)精確提取利用了散射點提取和散射區(qū)域提取兩個準(zhǔn)則,首先根據(jù)式(8)中的散射點提取準(zhǔn)則,將包含目標(biāo)和雜波的圖像切片信號與傅里葉基在二維頻域進行相關(guān)處理,計算得到圖像中與傅里葉基相關(guān)度最大的散射點二維位置(k,h),繼而提取出對應(yīng)的時域散射點G(k,h),并根據(jù)式(10)中散射區(qū)域提取準(zhǔn)則,提取出散射區(qū)域矩陣Gext(k,h);然后,將目標(biāo)區(qū)域圖像減去Gext(k,h),得到剩余圖像,并將其轉(zhuǎn)到二維頻域,得到更新后的目標(biāo)區(qū)域信號(n,m),把(n,m)作為上述操作的輸入,與傅里葉基在二維頻域進行相關(guān)處理,進一步迭代操作,直到剩余圖像的散射點與傅里葉基最大相關(guān)度低于自適應(yīng)門限值ε,即不滿足式(8)中的散射點提取準(zhǔn)則,停止迭代,完成目標(biāo)的提取,得到目標(biāo)的完整圖像G=[Gext(k,h)]N×M.

3　基于簡化正則化方法的目標(biāo)分辨率增強

在有限系統(tǒng)參數(shù)條件下,雷達成像算法處理得到的圖像分辨率難以滿足SAR應(yīng)用的高分辨要求[11-12].因此,很有必要對SAR圖像進行分辨率增強處理,這樣可有效增強圖像的對比度和散射中心的定位精度,增強目標(biāo)的可分辨性.正則化方法是實現(xiàn)SAR目標(biāo)分辨率增強的一種有效方法,是利用目標(biāo)稀疏先驗來增強目標(biāo)的分辨率[13].對于上述提取后的圖像矩陣G,其主要是由強散射點構(gòu)建,而強散射點在成像像素點中占很小的一部分,這意味著SAR圖像目標(biāo)具有很強的稀疏性.正則化方法正是利用這種目標(biāo)稀疏先驗為SAR目標(biāo)提高分辨提供了可能.

對提取出來的目標(biāo)完整散射區(qū)域圖像矩陣G=[Gext(k,h)]N×M,期望通過正則化處理得到待重構(gòu)的高分辨SAR圖像為.根據(jù)觀測量G(目標(biāo)完整散射區(qū)域圖像),利用有關(guān)圖像的稀疏先驗信息,得到待重構(gòu)的高分辨率[13].因此,成像模型可表示為

其中,E為提取目標(biāo)圖像的殘余噪聲;Φ為成像算子,其本質(zhì)上是對超分辨成像快速傅里葉逆變換后截取頻譜并向量化.

由于待重構(gòu)的高分辨SAR圖像主要是信號與傅里葉基相關(guān)提取得到的散射點組成的圖像區(qū)域,其幅度及其梯度分布通常具有稀疏性,實現(xiàn)二維超分辨可利用該稀疏性.向量化成像過程,得到優(yōu)化函數(shù)[13]為

其中,λ1和λ2為正則化參數(shù),表示lk范數(shù),場景G數(shù)據(jù)大小為M×N,向量的大小為(M×N)×1.式 (12)中的第1項為數(shù)據(jù)保真項,是最小化實際觀測量和待重構(gòu)的高分辨率之間的平方誤差;第2項表示的是目標(biāo)的稀疏先驗,它的適當(dāng)選取有助于抑制偽目標(biāo),降低圖像的旁瓣,保護和增強目標(biāo)散射點的分辨性;第3項是反映目標(biāo)邊緣的稀疏先驗,是一個光滑性懲罰項,該項的適當(dāng)選取可保留圖像強散射梯度(如圖像邊緣),從而保持目標(biāo)的形狀.

文中因為針對強雜波背景對目標(biāo)進行提取處理時,已經(jīng)使用梯度下降法保留了目標(biāo)的邊緣弱散射點信息,從而保持了目標(biāo)形狀.因此,為取得良好的超分辨成像效果,同時為保證實時處理,提高處理效率,提出了簡化的正則化方法,忽略了上式優(yōu)化函數(shù)的第3項,得到如下優(yōu)化函數(shù):

文中提出的簡化正則化方法,簡化了復(fù)雜的計算和迭代過程.在求解過程中,采用了共軛梯度法進行求解.其中,對于簡化的正則化方法,范數(shù)k和正則化參數(shù)λ1的選取問題是一個重要問題.當(dāng)k＜2時,lk范數(shù)有高分辨率的譜估計,而且范數(shù)越小,文中提出的優(yōu)化函數(shù)的解向量的結(jié)構(gòu)就越稀疏.對于SAR圖像重構(gòu),k越小越能保護更少數(shù)目的主要散射點和其幅度.當(dāng)k=0時,就等同于向量的非零元素個數(shù).因此,最小化目標(biāo)函數(shù)argmin J(),等同于給定的能量投影到反映目標(biāo)后向散射場的最少散射中心上,從而達到點增強的效果.通過對實測數(shù)據(jù)的處理過程可發(fā)現(xiàn),用簡化的正則化方法提高SAR圖像分辨率時,范數(shù)k和正則化參數(shù)λ1之間存在一種組合,可使得圖像分辨率達到最優(yōu).因此,文中經(jīng)過大量的實測數(shù)據(jù)測試發(fā)現(xiàn),當(dāng)k=0.9,λ1為兩倍圖像噪聲水平時,目標(biāo)分辨率增強效果最佳.

4　實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果和分析

下面通過對實測角反射器和靜止的機動車數(shù)據(jù)的處理,來驗證文中所提方法的有效性.

實測數(shù)據(jù)參數(shù):雷達的波長為0.03 m,信號帶寬為680 MHz,脈沖重復(fù)頻率為1 000 Hz,載機速度為87 m/s.實驗利用文中提出的目標(biāo)提取法對兩類目標(biāo)分別進行目標(biāo)提取,并對提取后的目標(biāo)進行目標(biāo)分辨率增強處理,增強了目標(biāo)可分辨性,抑制旁瓣和噪聲,提高了SAR圖像對比度,實現(xiàn)了目標(biāo)超分辨成像.

4.1角反射器數(shù)據(jù)處理

為驗證文中方法的有效性,采用文中提出的目標(biāo)提取和分辨率增強算法對某機載實測數(shù)據(jù)進行處理.如圖4所示,在實測場景中放置3枚邊長為15 cm的三角反射器,距離向相距為0.94 m,方位向相距為0.72 m.

對場景回波數(shù)據(jù),首先進行線頻調(diào)變標(biāo)成像處理,利用文中方法對成像結(jié)果(只取了其中含角反射器的30×30區(qū)域)先后進行目標(biāo)提取和分辨率增強處理,得到結(jié)果如圖5所示.其中,圖5(a)是角反射器在內(nèi)的原始成像切片圖像,可看到目標(biāo)的背景雜波較強,目標(biāo)的弱散射點掩蓋在強雜波中;圖5(b)是利用文中的目標(biāo)提取算法,得到的目標(biāo)提取后結(jié)果,通過對比可以發(fā)現(xiàn),弱散射點也被提取出來了,信號的完整性得到了保留.此外,結(jié)合圖5(a)和圖5(b)計算得到目標(biāo)信雜比為3.95 d B,因此,在SAR圖像中,圖5(a)中的雜波可認為是強雜波.圖5(c)是將圖5(b)中提取的目標(biāo)進行8倍插值的結(jié)果,圖中3枚角反射器依次標(biāo)記為1號,2號,3號;圖5(d)是利用文中簡化的正則化方法進行超分辨處理后的結(jié)果.為直觀評估文中提出目標(biāo)分辨率增強算法的性能,圖6(a)畫出了1號和2號角反射器超分辨前后的方位剖面圖,圖6(b)畫出了2號和3號角反射器超分辨前后的距離剖面圖.從圖6兩幅子圖中可明顯看出,角反射器的主瓣變窄,主瓣峰值能量沒有變化,有效增強了圖像的對比度,說明了采用文中超分辨成像方法,可大大提高目標(biāo)的分辨率,驗證了文中方法的有效性和正確性.

圖4　實測場景角反射器

圖5　文中算法對角反器目標(biāo)超分辨處理的結(jié)果圖

表1　角反射器實測數(shù)據(jù)的處理后分辨率結(jié)果

此外,為研究目標(biāo)超分辨率處理后的分辨率,以點目標(biāo)的3 d B主瓣寬度作為分辨率大小的評價指標(biāo),計算3個角反射器超分辨前后各自的分辨率和分辨率提升值W,計算結(jié)果如表1所示.分辨率提升值W的計算公式為

圖6　角反器目標(biāo)超分辨處理前后分辨率的對比圖

其中,ρr表示超分辨前的分辨率,ρSR表示超分辨后的分辨率.

通過對表1的數(shù)據(jù)分析可發(fā)現(xiàn),利用文中提出的目標(biāo)分辨率增強算法對角反射器目標(biāo)進行超分辨處理后,角反射器的分辨率可提升20%到33%.

4.2靜止機動車數(shù)據(jù)處理

靜止機動車是由各個構(gòu)件組成的,其散射特性不單單是各個構(gòu)件反射的線性相加,其整體的實際反射特性會受整體各個構(gòu)件散射特性的相互影響.因此,為進一步驗證文中方法針對靜止機動車的處理有效性,對同一個實測場景的靜止機動車進行了目標(biāo)提取和分辨率增強處理.

利用文中方法對成像結(jié)果(只取了含機動車的60×60像素區(qū)域)先后進行目標(biāo)提取和分辨率增強處理.圖7是文中方法對機動車進行目標(biāo)提取和超分辨的處理結(jié)果圖,其中,圖7 (a)是機動車的原始成像結(jié)果,圖7(b)是文中提出的目標(biāo)提取方法的處理結(jié)果.通過對比可以發(fā)現(xiàn),機動車的弱散射點也被提取出來,信號的完整性得到了保留.圖7(c)是提取出來的目標(biāo)12倍插值后的結(jié)果.圖7(d)是利用目標(biāo)分辨率增強方法進行超分辨處理的結(jié)果.為方便下文具體分析,在圖7(c)和圖7(d)的兩幅圖中同一位置圈出兩個特顯點區(qū)域,并進行了標(biāo)號,如圖中圓圈所示.從圓圈中的散射點可以明顯看出目標(biāo)分辨率提高了,其中以圓圈2為例,由于超分辨之前,目標(biāo)分辨率低,3個散射點不能有效分開,在圖像中表現(xiàn)為一個粗的亮點;超分辨處理后,目標(biāo)分辨率得到了增強,3個散射點表現(xiàn)為3個細的亮點.因此,超分辨處理極大提升了圖像中目標(biāo)的分辨率,可看到目標(biāo)更多的散射信息,有效增強了圖像的對比度和散射中心的定位精度,為后期目標(biāo)自動識別提供了更多有用信息.

圖7　文中算法對機動目標(biāo)超分辨處理結(jié)果圖

5　結(jié)束語

文中針對強雜波背景下的SAR目標(biāo)超分辨成像問題,提出了一種利用目標(biāo)信號相關(guān)性估計雜波自適應(yīng)門限;然后,利用基于梯度下降法的目標(biāo)區(qū)域提取方法,對目標(biāo)進行了精確提取;最后,提出了改進正則化方法對目標(biāo)進行分辨率增強處理,增強了目標(biāo)可分辨性,抑制旁瓣和噪聲,提高了SAR圖像對比度,得到了超分辨處理的結(jié)果.機載實測角反射器和機動目標(biāo)數(shù)據(jù)處理驗證了文中方法的有效性和正確性.

[1]邢孟道,保錚,李真芳,等.雷達成像算法進展[M].北京:電子工業(yè)出版社,2014:11-45.

[2]王潔.機載雷達雜波抑制技術(shù)的研究[D].成都:電子科技大學(xué),2006.

[3]陳家兵,崔凱峰.機載雷達地雜波數(shù)據(jù)的分析與處理[J].電子工程師,2006,32(7):11-12. CHEN Jiabing,CUI Kaifeng.Research and Process on Groud Clutters Data of Airborne Radar[J].Electronic Engineer,2006,32(7):11-12.

[4]劉小洋,李勇,李瑞克.機載雷達雜波抑制優(yōu)化與性能分析[J].計算機仿真,2013,30(4):108-111. LIU Xiaoyang,LI Yong,LI Ruike.Clutter Suppression Optimize and Performance Analysis of Airborne Radar Clutter [J].Computer Simulation,2013,30(4):108-111.

[5]BORISON S L,BOWLING S B,CUTOMO K M.Superresolution Methods for Wideband Radar[J].The Lincoln Laboratory Journal,1992,5(3):441-461.

[6]GUGLIELMI V,CASTANIE F,PIAU P.Application of Superresolution Methods to Synthetic Aperture Radar Data [C]//Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium:3.Piscataway:IEEE,1995:2289-2291.

[7]GARBRIEL W F.Improved Range Superresolution via Bangwidth Extrapolation[C]//Proceeding of the National Radar Conference.Piscataway:IEEE,1993:123-127.

[8]高博,王俊,原慧.一種參數(shù)自適應(yīng)的SAR圖像去噪方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報,2015,42(5):71-76. GAO Bo,WANG Jun,YUAN Hui.Parameter Adaptive SAR Image Denoising Method[J].Journal of Xidian University,2015,42(5):71-76.

[9]NING Q,CHEN K,LI Y,et al.Image Super-resolution via Analysis Sparse Prior[J].IEEE Signal Processing Letters,2013,20(4):399-402.

[10]ZHANG S X,XING M D,XIA X G.Robust Clutter Suppression and Moving Target Imaging Approach for Multichannel in Azimuth High-resolution and Wide-swath Synthetic Aperture Radar[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(2):687-709.

[11]盛佳戀,張磊,邢孟道,等.一種利用稀疏統(tǒng)計特性的超分辨ISAR成像方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報,2012,39(6):65-71. SHENG Jialian,ZHANG Lei,XING Mengdao,et al.Super-resloution ISAR Imaging Method with Sprase Statistics[J]. Journal of Xidian University,2012,39(6):65-71.

[12]TIAN Y,YAP K.Joint Iamge Registration and Super-resolution from Low-resolution Images with Zoonimg Motion[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2013,23(7):1224-1234.

[13]王正明,朱炬波.SAR圖像提高分辨率技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2006:131-153.

(編輯:齊淑娟)

Super-resolution imaging method for the SAR target in a strong clutter scene

JING Guobin,SHENG Jialian,CHEN Jianlai,SUN Guangcai,
XING Mengdao,BAO Zheng (National Key Lab.of Radar Signal Processing,Xidian Univ.,Xi’an 710071,China)

This paper proposes a super-resolution imaging method to solve the problem of extracting targets and enhancing resolution under a strong clutter in the SAR image.Based on singal correlation,an adaptive clutter threshold is proposed to extract strong scatterers of targets.Then weak scatterers of targets are extracted by the gradient descent method.Finally,target resolution is enhanced to realize superresolution imaging by the simplified regularization method.Real-measured data of reflectors and the stationary vehicle validate the effectiveness of the proposed method.

strong clutter;SAR;targets extraction;resolution enhancement;super-resolution imaging

TN957

A

1001-2400(2016)05-0012-06

10.3969/j.issn.1001-2400.2016.05.003

2015-06-12 網(wǎng)絡(luò)出版時間:2015-12-10

國家自然科學(xué)基金資助項目(61222108,61301292)

景國彬(1990-),男,西安電子科技大學(xué)博士研究生,E-mail:Guobinjing01@163.com.

網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20151210.1529.006.html