层析合成孔径雷达(TomoSAR)通过组合在不同高度上获取的多基线二维SAR数据,实现合成孔径雷达的三维成像.TomoSAR的求解本质是一维谱估计问题,基于压缩感知的方法可以在非均匀分布的少量基线观测下实现求解,逐渐成为了主流的成像方式.在经典的压缩感知算法流程中,需要将连续的高程向划分成固定的网格,并且假定目标正好位于所划分的网格上.然而该假设通常难以成立,从而引起"基失配"问题,目前该问题在TomoSAR中很少被讨论.该文首先讨论了目标不在网格(Off-grid)上的TomoSAR观测模型,提出了采用加性扰动项来修正目标偏离网格所带来影响的求解模型.在此基础之上,引入局部优化算法与L1范数最小化结合的方法,求解所提出的Off-grid TomoSAR模型.最后,利用仿真数据和机载阵列干涉SAR实际飞行数据进行了验证,结果表明,对于Off-grid目标,该方法能够得到比基于L1范数最小化的经典方法更准确的位置、幅度和相位求解结果,证明了方法的优越性.

压缩感知;层析合成孔径雷达;离网格;扰动;局部阈值

中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190;中国科学院空天信息创新研究院 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049;苏州空天信息研究院 苏州 215123

[1]杜邦;仇晓兰;张柘;雷斌;丁赤飚-.基于扰动的结合Off-grid目标的层析SAR三维成像方法)[J].雷达学报,2022(01):62-70

层析合成孔径雷达,TomoSAR

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