基于壓縮感知的sar海面場(chǎng)景目標(biāo)數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方法

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1、基于壓縮感知的SAR海面場(chǎng)景目標(biāo)數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方法　　摘要：針對(duì)海面場(chǎng)景目標(biāo)SAR的海量數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)問題，提出利用一種新的數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)理論壓縮感知理論來完成。首先構(gòu)造隨機(jī)高斯噪聲觀測(cè)矩陣對(duì)原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理以達(dá)到大幅壓縮的目的，然后利用平滑L0算法重構(gòu)原始回波信號(hào)，在此基礎(chǔ)上，利用傳統(tǒng)的頻率變標(biāo)SAR成像算法進(jìn)行成像。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：海面場(chǎng)景目標(biāo)；SAR數(shù)據(jù)；壓縮感知；平滑L0算法；頻率變標(biāo)算法：TN958?34：A：1004?373X（2013）13?0001?04SARdatapressingandreconstructingmethodforseasce

2、netargetbasedonpressedsensingLILei1，ZHANGQun2（1.XianMilitaryRepresentativeBureau，NavyMaterialDepartment，Xian710089，China；2.InstituteofTelemunicationEngineering，AFEU，Xian710077，China）Abstract：Thepressedsensingtheory（aneGaussiannoisematrixisdesignedasameasurementmatrixtopletedatapressing.Secondly，smo

3、othL0（SL0）algorithmisutilizedtoreconstructoriginalsignal.Onthebasisofthat，traditionalfrequencyscaling（FS）algorithmiscarriedouttoobtainthefinalSARimage.Theeffectivenessoftheproposedmethodcanbeprovedbysimulationresults.KeyoothL0algorithm；frequencyscalingalgorithm0引言合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar，SAR）作

4、為一種高分辨微波成像系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)全天候、全天時(shí)、高增益的地面目標(biāo)成像，因此具有重要的軍事意義。合成孔徑雷達(dá)的高分辨，在距離向上主要通過寬信號(hào)頻帶設(shè)計(jì)發(fā)射大寬帶信號(hào)，在方位向上則通過雷達(dá)載機(jī)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)依靠雷達(dá)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)形成的合成孔徑[1]。隨著SAR成像技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，成像的分辨率越來越高，以及場(chǎng)景目標(biāo)的測(cè)繪帶越來越寬，從而雷達(dá)回波數(shù)據(jù)量急劇增加，這些海量的SAR數(shù)據(jù)會(huì)給數(shù)字信號(hào)處理機(jī)的數(shù)字化采樣、存儲(chǔ)和傳輸?shù)榷紟砗艽蟮奶魬?zhàn)，因此，如何有效地壓縮與重構(gòu)SAR數(shù)據(jù)是目前亟需解決的重要問題[2]。近年來，壓縮感知（pressedSensing，CS）理論[3]作為一種新的信號(hào)獲取與壓縮重構(gòu)方

5、法被引入到雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域中[4?7]，該理論指出，當(dāng)信號(hào)具有稀疏性或者可壓縮性的時(shí)候，通過求解最優(yōu)化的問題，可以用遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣所采集到的信號(hào)觀測(cè)值以高概率重構(gòu)原信號(hào)。也就是說CS理論是利用信息采樣代替?zhèn)鹘y(tǒng)的信號(hào)采樣，因此采樣速率主要取決于信息在信號(hào)中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。如果將CS理論引入到SAR數(shù)據(jù)處理中，則有望實(shí)現(xiàn)更為有效的數(shù)據(jù)壓縮，從而便于數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)。因此，本文利用CS理論來研究SAR場(chǎng)景目標(biāo)數(shù)據(jù)的壓縮與重構(gòu)技術(shù)。由CS理論可知，待壓縮數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)有效的稀疏化表征是該數(shù)據(jù)可運(yùn)用CS理論進(jìn)行壓縮的前提。對(duì)于SAR場(chǎng)景目標(biāo)，由于成像圖中每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的每個(gè)散射點(diǎn)是緊密排列的，因此很難實(shí)

6、現(xiàn)有效的稀疏化表征。然而，對(duì)于SAR海面場(chǎng)景目標(biāo)，其大量的海洋背景可認(rèn)為是非重要信息，只有其中的少量艦船目標(biāo)才是重要信息，這樣，少量的艦船目標(biāo)相對(duì)于大量的海洋背景是稀疏的。因此，可利用CS理論完成SAR海面場(chǎng)景目標(biāo)數(shù)據(jù)的壓縮與重構(gòu)。本文依據(jù)這個(gè)思想設(shè)計(jì)了基于CS理論的SAR海面場(chǎng)景目標(biāo)數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方法，具體步驟闡述如下：當(dāng)SAR收到海面場(chǎng)景目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)后，首先依據(jù)CS理論，構(gòu)造高斯噪聲觀測(cè)矩陣來完成對(duì)回波數(shù)據(jù)的壓縮，然后再利用平滑L0（SmoothL0，SL0）算法對(duì)壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來重構(gòu)原始回波信號(hào)，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用傳統(tǒng)的頻率變標(biāo)（FrequencyScaling，F(xiàn)S）算法

7、完成海面場(chǎng)景目標(biāo)的高分辨成像。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文方法的有效性。1壓縮感知理論考慮一個(gè)實(shí)值的有限長的一維離散信號(hào)[H∈RN1]，假設(shè)其在某規(guī)范正交基[Ψ=ψ1，ψ2，...，ψN1]下可表示為：[H=l=1N1θlψl]（1）式中[θl]為投影系數(shù)。式（1）寫為矩陣形式，即：[H=ΨΘ]（2）式中：[Θ