本發明提出了一種顧及波數域Delaunay子塊的壓縮感知下視陣列SAR誤差補償算法。引入POS真實數據，以橫滾角為切入點，構建MIMO下視陣列SAR橫滾角分量誤差模型；為了消除模型距離誤差受目標空變性的影響，摒棄傳統均勻分塊的思想，根據目標散射強弱依次確定主散射目標區，通過閾值選擇精確構建波數域Delaunay三角網區域小塊后再做子孔徑補償；最后再用壓縮感知算法稀疏重構得到三維成像結果，有效提高成像精度，改善三維圖像質量。

技術領域

本發明涉及一種顧及波數域Delaunay子塊的壓縮感知下視陣列SAR誤差補償算法，屬于三維成像設計應用領域。

背景技術

MIMO(Multiple?Input?Multiple?Output,多輸入多輸出)下視陣列SAR(Synthetic?Aperture?Radar,合成孔徑雷達)通過跨航向分布的多個陣列天線，采用天底觀測的方式，利用脈沖壓縮、合成孔徑和波束形成技術實現感興趣目標的三維分辨，大大提升了雷達的區域信息感知力，有效解決了常規SAR技術的機底盲區、陰影效應、幾何失真和左右模糊等問題，具有廣闊的應用前景和極好的研究價值。目前對MIMO下視陣列SAR成像算法的研究主要基于平臺沿直線勻速飛行的假設，但實際上，平臺運動中會產生位置偏移和姿態變化，從而造成天線相位中心的偏移，影響高分辨率陣列SAR三維圖像質量。因此，為了保證成像所需的相位精度，分析平臺位移、姿態變化的誤差補償方法具有重要的意義。

陣列SAR三維成像技術的研究始于20世紀90年代，經過20多年的快速發展，國際上頂尖機構已成功研制出線陣系統，并安裝于無人機平臺開展了飛行實驗，但三維成像結果未見公布。在國內，多家研究機構和高校成功研制了陣列天線，并開展了地面驗證實驗，但目前公開發表的文獻中還未見實際機載下視陣列SAR三維成像結果。德國ARTINO(AirborneRadar?for?Three-dimensional?Imaging?and?Nadir?Observation,三維成像和天底觀測的機載雷達)系統利用慣導和差分GPS(Global?Position?System,全球定位系統)設備分析了姿態角誤差，但未公布補償方案和結果；朱海洋等研究了相位中心偏差對下視3D-SAR(Three-Dimensional?Synthetic?Aperture?Radar,合成孔徑雷達三維)成像的影響；丁振宇等提出了基于波數域子孔徑的機載3D-SAR偏航角誤差補償方法，并詳細分析了平動誤差對陣列SAR三維成像影響，但姿態角誤差分析影響并沒有涉獵；田鶴等基于干涉和壓縮感知等效實現稀疏重航過陣列SAR陣列形變誤差補償；劉輝等引入光學攝影測量外方位元素，提出了下視陣列SAR傾角誤差補償方法，并根據機翼抖振理論，構建了陣列抖動誤差模型和誤差補償方法。

但現有文獻中針對陣列SAR誤差補償的研究都是采用均勻分塊補償的思想，這種補償方法沒有充分利用場景的散射特性，對于高度稀疏的三維場景顯然是不合理的。

發明內容

本發明的目的在于提供一種顧及波數域Delaunay子塊的壓縮感知下視陣列SAR誤差補償算法，本發明以橫滾角為例，引入POS獲得的真實數據，構建MIMO下視陣列SAR橫滾角分量誤差模型；打破傳統均勻分塊的局限，根據目標散射強弱依次確定主散射目標區，通過閾值選擇精確構建波數域Delaunay三角網區域子塊后再做子孔徑補償，最后再用壓縮感知算法稀疏重構三維場景，從而反向指導對POS系統的要求。

為實現上述任務，本發明提供了一種顧及波數域Delaunay子塊的壓縮感知下視陣列SAR誤差補償算法，主要步驟如下：

步驟R1、以橫滾角為例，引入POS獲得的真實數據，構建MIMO下視陣列SAR橫滾角分量誤差模型；

步驟R2、根據目標散射強弱依次確定主散射目標區，通過閾值選擇精確構建波數域Delaunay三角網區域子塊后再做子孔徑補償，最后再用壓縮感知算法稀疏重構三維場景，從而反向指導對POS系統的要求。