《極化層析SAR人造目標三維重構與特徵提取研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由代大海擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：極化層析SAR人造目標三維重構與特徵提取研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：代大海
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
多維度成像是當前雷達成像領域的前沿熱點課題，極化層析SAR是多維度成像領域的最新發展方向。它通過對多極化多基線數據的聯合處理，實現高度方向上的多目標分辨能力，能夠解決干涉SAR、極化干涉SAR不能適用於城市區域和人造目標（如車輛、建築物、橋樑等）的三維成像難題。本項目立足於極化層析SAR 這一新興體制，以典型人造目標的三維重構為目標，挖掘多基線、全極化等多維度優勢，研究高適應性的多極化聯合的目標三維成像重構與特徵提取方法。首先研究稀疏基線設計與性能分析；進而，針對全極化測量的矢量性特點和層析成像的稀疏性特點，研究基於多通道壓縮感知（MMV-CS）的極化層析SAR人造目標三維重構方法；在此基礎上，充分利用高分辨、全極化和三維成像的優勢，研究人造目標的空-頻-極化等多維度特徵提取技術，實現對人造目標的幾何尺寸、結構、姿態指向等參數的反演。項目研究成果將有力推進我國極化層析SAR發展套用。
結題摘要
課題緊密圍繞“極化層析SAR人造目標三維重構與特徵提取”這一主題，重點開展了基於壓縮感知的極化層析SAR三維成像方法及極性性能分析研究，人造目標極化層析SAR三維成像實驗，基於CP-GTD模型的全極化散射中心特徵提取等三個方面的研究。 首先，課題組將分散式壓縮感知這一壓縮感知領域研究的最新成果，引入到極化SAR層析成像中，建立多通道壓縮感知聯合成像模型，提出一種針對 混合範數正則化模型的快速疊代成像方法，針對信號泄露引起的成像質量降低問題，提出了一種基於滑動視窗疊代的信號泄露抑制方法，實驗結果表明該信號泄露抑制算法可以明顯提高成像質量。 其次，開展了極化層析SAR三維成像實驗，詳細介紹了搭建的地基軌道極化層析SAR的構成、參數和信號處理流程，以重型卡車等為實驗對象開展了人造目標的極化層析SAR三維成像實驗，實驗結果表明通過多極化聯合稀疏成像可以獲得良好的三維重構圖像。 最後，研究了基於三維CP-GTD模型的全極化散射中心特徵提取，首先建立了能完整描述雷達目標高分辨極化特性三維CP-GTD模型，在此基礎上按照散射中心位置、類型因子和散射矩陣估計、極化協方差矩陣估計和散射中心數目估計的順序提取目標的目標全極化散射中心，最後以電磁仿真數據和實測數據驗證算法能很好地完成目標全極化散射中心特徵提取。
