本發(fā)明涉及信號處理，特別涉及一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法及裝置。

背景技術：

1、近年來，隨著星載sar(合成孔徑雷達)技術的不斷發(fā)展，觀測能力不斷提高，然而高分寬幅的觀測需求導致sar回波數(shù)據(jù)量不斷增加，加劇了星地數(shù)傳、星間數(shù)傳及星間協(xié)同的壓力。在一些應用條件下，成像結果對輻射精度要求并不十分苛刻，反而要求更快的數(shù)據(jù)下傳、處理和分發(fā)能力，因此單比特sar技術應運而生。

2、相關技術通常利用稀疏先驗、通過使用最優(yōu)化算法恢復回波的相對幅度，從而減輕成像結果中強目標產(chǎn)生的干擾，然而該優(yōu)化算法求解需要在稀疏度已知的條件下進行，這就導致在稀疏度未知的實際成像過程中無法提升sar圖像質(zhì)量。

3、基于此，目前亟需一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法及裝置來解決上述技術問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例提供了一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法及裝置，能夠解決成像處理過程中目標場景稀疏性難以獲取的問題。

2、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法，包括：

3、對待恢復的單比特量化星載sar回波信號進行距離徙動校正，得到二維線性調(diào)頻信號；所述二維線性調(diào)頻信號包括方位向和距離向兩個維度；

4、對目標成像區(qū)域進行空間網(wǎng)格劃分，并根據(jù)所述二維線性調(diào)頻信號在劃分得到的網(wǎng)格點中建立sar成像觀測模型；

5、根據(jù)所述sar成像觀測模型建立稀疏度優(yōu)化模型，并對所述稀疏度優(yōu)化模型進行迭代更新，得到場景稀疏度的最優(yōu)估計值；

6、根據(jù)所述最優(yōu)估計值對所述校正后的回波信號進行恢復，得到符合質(zhì)量標準的重構回波信號。

7、第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復裝置，包括：

8、校正模塊，用于對待恢復的單比特量化星載sar回波信號進行距離徙動校正，得到二維線性調(diào)頻信號；所述二維線性調(diào)頻信號包括方位向和距離向兩個維度；

9、建模模塊，用于對目標成像區(qū)域進行空間網(wǎng)格劃分，并根據(jù)所述二維線性調(diào)頻信號在劃分得到的網(wǎng)格點中建立sar成像觀測模型；

10、更新模塊，用于根據(jù)所述sar成像觀測模型建立稀疏度優(yōu)化模型，并對所述稀疏度優(yōu)化模型進行迭代更新，得到場景稀疏度的最優(yōu)估計值；

11、恢復模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)估計值對所述校正后的回波信號進行恢復，得到符合質(zhì)量標準的重構回波信號。

12、第三方面，本發(fā)明實施例還提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時，實現(xiàn)本說明書任一實施例所述的方法。

13、第四方面，本發(fā)明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機中執(zhí)行時，令計算機執(zhí)行本說明書任一實施例所述的方法。

14、本發(fā)明實施例提供了一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法及裝置，該方法基于場景的稀疏先驗特性，采用稀疏優(yōu)化算法，針對實際成像場景中稀疏度未知的問題，在對回波信號恢復前首先進行稀疏性判斷，通過迭代得到場景的稀疏度估計值，然后采用正交匹配追蹤算法對單比特回波信號進行恢復。該方法通過在采用自適應迭代算法對場景的稀疏度進行估計，解決了成像處理過程中目標場景稀疏性難以獲取的問題。同時，相比于傳統(tǒng)的基于壓縮感知的方法，本方法通過用矩陣觀測模型代替向量觀測模型，降低了算法的空間復雜度，能夠適用于寬幅成像場景。

技術特征：

1.一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對讀入的單比特量化星載sar回波信號進行距離徙動校正，得到二維線性調(diào)頻信號，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標成像區(qū)域進行空間網(wǎng)格劃分，并根據(jù)所述二維線性調(diào)頻信號在劃分得到的網(wǎng)格點中建立sar成像觀測模型，包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述sar成像觀測模型建立稀疏度優(yōu)化模型，并對所述稀疏度優(yōu)化模型進行迭代更新，得到場景稀疏度的最優(yōu)估計值，包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)正交匹配追蹤算法求解所述稀疏度優(yōu)化模型，得到符號一致時稀疏度的最優(yōu)估計值，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述判斷計算結果與rip判別式的大小關系，并根據(jù)判斷結果更新稀疏度估計值，包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述最優(yōu)估計值對所述校正后的回波信號進行恢復，得到符合質(zhì)量標準的重構回波信號，包括：

8.一種基于稀疏性判斷的單比特sar信號恢復裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時，實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機中執(zhí)行時，令計算機執(zhí)行權利要求1-7中任一項所述的方法。

技術總結
本發(fā)明提供了一種基于稀疏性判斷的單比特SAR信號恢復方法及裝置，涉及信號處理技術領域，其中方法包括：對待恢復的單比特量化星載SAR回波信號進行距離徙動校正，得到二維線性調(diào)頻信號；對目標成像區(qū)域進行空間網(wǎng)格劃分，并根據(jù)所述二維線性調(diào)頻信號在劃分得到的網(wǎng)格點中建立SAR成像觀測模型；根據(jù)所述SAR成像觀測模型建立稀疏度優(yōu)化模型，并對所述稀疏度優(yōu)化模型進行迭代更新，得到場景稀疏度的最優(yōu)估計值；根據(jù)所述最優(yōu)估計值對所述校正后的回波信號進行恢復，得到符合質(zhì)量標準的重構回波信號。本方案能夠解決成像處理過程中目標場景稀疏性難以獲取的問題。

技術研發(fā)人員：楊威,曾天,曾虹程,王亞敏,蘇璨
受保護的技術使用者：北京航空航天大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/4/28