Par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur le filtrage adapté (MF), l’imagerie radar à synthèse d’ouverture (SAR) pourrait obtenir des images de haute qualité de régions de surveillance clairsemées à partir de données d’écho sous-échantillonnées. Cependant, l’imagerie SAR clairsemée est encore confrontée à plusieurs défis, notamment en matière de récupération rapide de scènes à grande échelle et de suppression de l’ambiguïté d’azimut.
L’écho reçu est discret et fini dans le domaine temporel et présente une discrétion infinie dans le domaine distance-Doppler, ce qui équivaut à l’extension périodique du spectre de fréquences du signal dans la bande de fréquence principale. L’ambiguïté en azimut n’est pas grave lorsque la fréquence de répétition des impulsions (PRF) satisfait à la théorie d’échantillonnage de Shannon-Nyquist. Cependant, le système SAR clairsemé vise toujours à obtenir une large fauchée en réduisant le PRF, ce qui entraînera une ambiguïté en azimut, voire conduira à un échec de la reconstruction.
Pour résoudre les problèmes ci-dessus, dans un article publié dans la revue Sciences Chine Sciences de l’informationà l’aide de la théorie de l’observation approchée, les chercheurs résolvent d’abord la norme Lq (une méthode d’imagerie SAR clairsemée basée sur la régularisation de la norme 0 2,1/2 est proposée et appliquée à la récupération sans ambiguïté d’une scène clairsemée à grande échelle.
Étant donné que les termes d’ambiguïté d’azimut sont pris en compte dans la construction du modèle, la méthode proposée montre de meilleures performances que les méthodes basées sur la régularisation des normes MF et Lq dans la suppression de l’ambiguïté d’azimut. Bien que comparé à la méthode d’imagerie existante basée sur la régularisation de norme L2,1, il étend la capacité de suppression de l’ambiguïté azimutale et peut obtenir une image clairsemée avec une qualité supérieure.
Les principales contributions sont les suivantes.
La méthode proposée a été validée sur des données simulées et réelles. Dans la simulation de cible ponctuelle, les chercheurs ont défini quatre cibles ponctuelles de bas en haut et de gauche à droite, avec deux cibles espacées à une distance inférieure de 10 m dans la direction azimutale. Ils effectuent un sous-échantillonnage uniforme de 50 % pour les données d’écho entièrement échantillonnées en réduisant le PRF afin de vérifier la capacité des méthodes à supprimer l’ambiguïté de l’azimut. Dans l’expérience sur données réelles, la méthode proposée a été validée davantage sur la base des données réelles Radarsat.
Plus d’information:
Hui Bi et al, Une nouvelle méthode d’imagerie sans ambiguïté SAR clairsemée basée sur une optimisation de normes mixtes, Sciences Chine Sciences de l’information (2023). DOI : 10.1007/s11432-022-3814-8