基于SP-LSQR的综合孔径辐射成像方法

综合孔径微波辐射计是被动微波遥感领域中一种重要的探测器。综合孔径辐射计成像反演过程在数学上是病态的反问题,传统正则化方法虽然能够有效克服其病态性,但重构误差较大、对干扰噪声鲁棒性不强。与传统正则化方法相比,最小二乘Q-R矩阵(Least Square Q-R matrix, LSQR)分解算法具有计算精度高、数值稳定性好等优点,但收敛速度不够快。对此,文中提出利用子空间预处理LSQR(Subspace Preconditioned LSQR, SP-LSQR)算法进行综合孔径辐射计反演成像,提高收敛速度。仿真结果表明：与Tikhonov正则化和带限正则化相比,SP-LSQR方法不仅可以降低重构误差,而且对干扰噪声的鲁棒性更强。此外,与LSQR方法相比,SP-LSQR方法在不降低成像反演精度的情况下,有效提高了计算效率。     

CGLS 算法在综合孔径微波辐射计中的应用

高效的反演成像算法是综合孔径微波辐射计的关键技术之一。由于综合孔径微波辐射计反演成像在数学上是病态的反问题,所以需要进行正则化处理以克服其病态特性而获得稳定的解。与直接正则化方法相比,共轭梯度最小二乘(Conjugate Gradients Least Squares, CGLS)迭代法具有无须明确正则化参数、无须对传递矩阵求逆等优点。提出将共轭梯度最小二乘法应用于综合孔径辐射计成像中,并基于全极化干涉式微波辐射计(Full Polarization Interferometric Radiometer, FPIR)系统,比较了其与经典的最小范数正则化的性能。仿真结果表明:与最小范数正则化相比,CGLS 正则化算法能有效降低FPIR 系统图像反演误差,以获取高精确度的观测场景的亮温分布满足FPIR 系统探测海面风场、海表面盐度和土壤湿度等应用需求。     

基于双模型的综合孔径辐射计成像反演方法

针对综合孔径成像中,基于单一模型的成像反演方法难以有效应对模型误差,进行准确图像重构的问题,提出了一种基于双模型(DM)的综合孔径成像反演方法,用于校正反演模型的参数误差,并对目标场景进行高精度的毫米波图像重构。鉴于傅里叶变换(MFFT)模型和G 矩阵(GM)模型参数敏感性不同的特性,提出的DM方法首先通过比较两种模型的重构误差,对存在误差的成像参数进行准确校正;然后在精确GM模型的基础上,借助改进的正则化方法重建出高精度的目标图像。经仿真实验证明,相比于传统的单模型成像方法,提出的DM方法能够有效校正成像模型的参数误差,并对目标场景进行高精度的毫米波图像重构。     

一种基于稀疏先验的综合孔径展源辐射成像统计反演方法

确定性的综合孔径辐射计反演方法没有考虑亮温分布先验信息的统计特性.针对亮温分布具有非连续特性的展源,本文提出了一种基于稀疏先验的综合孔径展源辐射成像统计反演方法.根据该方法,采用修正的差分算子提取亮温非连续分布展源中隐含的稀疏先验,建立稀疏先验概率分布的多层先验等效高斯模型,将图像反演等效为该模型超参数估计,并采用期望最大化算法估计该模型超参数.仿真和实验结果表明:与现有的综合孔径辐射计确定性反演方法相比,本文提出的反演方法不仅能有效提高反演图像的准确度,而且对综合孔径辐射计的各种误差鲁棒性更强.     

基于加权最小二乘正则化方法的混合滤波器组最优化设计

模拟分析滤波器的实现误差以及数字综合滤波器有效阶数实现的设计误差造成的病态问题都将影响混合滤波器组(HFB)的重构效果.提出一种新的满足近似完美重构的基于加权最小二乘(WLS)正则化算法的IIR形式综合滤波器设计方法.该算法根据误差量二阶统计特性采用WLS算法抑制滤波器实现误差以及随机噪声等扰动因素影响,使得到的综合滤波器组频域响应解的加权误差平方和最小化,并通过Tikhonov正则化方法优化解的稳定性.提出一种IIR类型综合滤波器设计算法,并利用正则化方法优化滤波器系数,减小设计误差.该方法可应用于过采样HFB的设计.仿真结果表明该算法的有效提高系统鲁棒性和改善重构性能.     

综合孔径辐射计反演成像算法研究

高效的反演成像算法是综合孔径辐射计成像的关键技术之一。提出一种基于视场细分的改进反演成像算法,将视场细分成多个矩形子区域,利用反演亮温与可视度函数的傅里叶变换关系,得到每个子视场的反演亮温。通过理论证明和仿真计算表明:该算法可使系统中未消除的误差分量对亮温反演的影响最小,与常用的BG算法对比分析:表明了新算法的正确性和有效性,且计算速度快。     

基于先验信息的综合孔径辐射计误差校正方法

误差会严重影响综合孔径微波辐射计的成像性能,需要进行校正.但是,随着系统工作频率的提高和阵列尺寸的扩大,校正难度越来越大.文中提出一种基于先验信息的综合孔径微波辐射计误差校正方法.该校正方法包括一个基于先验信息的校正矩阵以及一种基于先验信息的CLEAN算法.首先,该校正方法将含有误差的系统响应作为先验信息构造校正矩阵,并校正得到初步的反演图像;然后,利用上述先验信息估计系统的阵列因子并代入基于先验信息的CLEAN算法,校正图像中剩余的误差.仿真和实验结果表明该校正方法能有效提高综合孔径微波辐射计的成像质量.该校正方法可以在图像反演过程中全面校正综合孔径微波辐射计的误差,降低对校正系统的硬件性能要求,适用于大阵列毫米波综合孔径微波辐射计的校正误差.     

基于NUFFT 算法的综合孔径辐射计图像反演方法

圆形阵列和旋转阵列排布方式的提出是为进一步降低综合孔径辐射计成像系统的复杂度和成本,然 而其缺陷在于过于复杂的亮温图像反演过程,因为该阵列排布方式下的采样样本不是均匀分布于整个采样平面,常 规的标准傅里叶变换不能直接运用于此反演过程。提出了一种非标准快速傅里叶变换(NUFFT)算法,用于非均匀 采样样本的综合孔径辐射计图像反演计算,该算法结合了高斯栅格算法和对过采样样本的快速傅里叶变换算法,仿 真结果表明该算法能够准确地得到反演图像。     

Ka波段毫米波综合孔径辐射计成像研究

华中科技大学电磁场与微波技术中心已经设计并研制出一套工作于Ka波段的16阵元一维毫米波综合孔径辐射成像系统HUST-ASR,样机采用了最小冗余稀疏直线阵列以及先进的数字相关技术。阵列幅相误差对综合孔径辐射计成像会产生严重影响,文中提出一种不增加系统硬件复杂度、易于实现的单外部辅助源校正方法,给出在辐射计低信噪比条件下的校正算法,并进行了成像试验验证。试验结果表明,该校正方法能够有效校正毫米波综合孔径辐射计的幅相误差,经过校正后的成像系统对自然场景实现了非常清晰的毫米波综合孔径亮温图像,空间分辨率达到0.64°,证明该系统具有良好的成像性能。     

基于加权总体最小二乘正则化方法的混合滤波器组最优化设计

模拟分析滤波器组的实现欠理想、系统噪声以及数字综合滤波器有效阶数实现所带来的系统误差均有可能造成混合滤波器组的设计出现解不稳定、无唯一解等病态问题,影响混合滤波器组的准确重构效果。本文首先给出了满足准确重构条件下,以综合滤波器组频域响应为求解变量的混合滤波器组线性求解模型。针对线性方程中系数矩阵以及目标向量受扰动误差影响特点,提出一种新的基于加权总体最小二乘正则化算法的IIR形式综合滤波器设计方法。算法以系统扰动误差最小化为目标函数,根据随机误差变量的二阶统计特性,采用加权总体最小二乘算法抑制滤波器实现误差以及随机噪声等扰动因素影响,使得到的综合滤波器组频域响应解的加权误差平方和最小化,并通过Tikhonov正则化方法优化病态情况下方程组解的稳定性。提出一种IIR类型的综合滤波器系数的求解算法,并利用正则化方法优化滤波器系数,提高系统稳定性。该方法可应用于过采样混合滤波器组的设计。仿真结果表明该算法的有效提高系统鲁棒性和改善重构性能。