2. 对海监测与信息处理工业和信息化部重点实验室 哈尔滨 150001)
创新点说明：提出一种当舰船目标回波处于两维稀疏情况时的三维InISAR成像算法，具体创新性可说明如下：
1） 首先将距离维稀疏回波进行稀疏重构；然后利用全局类补偿方法对重构后的信号进行包络对齐、相位校正和图像配准；接着考虑舰船目标在成像时间内近似为平稳运动，对接收的稀疏回波提取出有效数据，进行方位压缩得到目标的高分辨ISAR图像；最后通过干涉处理得到目标的三维几何重构图。
2） 本文所提方法解决了回波两维稀疏情况下舰船目标的三维InISAR成像问题，可有效适用于回波距离维随机缺失、方位维随机缺失和块缺失的情况；相对于传统的三维成像算法，本文算法可得到更好的成像结果。
研究目的：
为解决回波处于两维缺失时舰船目标的三维InISAR成像问题，提出一种针对回波距离维随机缺失、方位维随机缺失和块缺失时的舰船目标三维InISAR成像算法。该算法具有一定的有效性和实用性，可实现在方位维回波随机缺失75%时的成像，块缺失中有效回波仅占接收回波1/8时的舰船目标三维InISAR成像。
研究方法：
1）对回波距离维随机缺失数据采用梯度自适应算法进行稀疏重构，得到重构的回波；
2） 利用全局平均一维距离像熵最小算法估计出中心雷达回波中目标的运动参数，利用该参数对各雷达回波进行距离对准；
3） 利用联合相位校正算法对包络对齐后的三雷达回波进行处理，在实现回波相位校正的同时消除回波间的波程差，实现各图像间的配准；
4） 将成像时间内舰船目标的运动近似为平稳运动，提取出接收回波中的有用数据进行方位向压缩后得到三幅ISAR图像；
5） 分别沿两基线进行干涉处理，并结合测距信息即可得到目标的三维几何重构，从而实现回波两维缺失时舰船目标的三维InISAR成像。
研究结果：
1） 由不同稀疏重构算法对距离维信号的重构误差对比图可看出，本文中的梯度自适应算法能获得更好的结果；
2） 由回波两维随机缺失时舰船目标的三维InISAR成像结果可看出，回波在不同的缺失情况时均能得到目标很好的三维图像，即使回波中有效数据仅占25%时。
3）由距离维随机缺失、方位维块缺失时舰船目标的成像结果可发现，本文算法对处于不同缺失情况下的回波均能实现目标的三维几何重构，表明了该算法的有效性。
4） 通过对采用不同图像配准算法的舰船目标三维几何重构图分析可以发现，本文算法更适用于稀疏孔径下目标的三维InISAR成像。
结论：
当雷达接收回波处于两维稀疏时，传统的运动补偿和图像配准算法将无法获得目标运动的精确补偿和图像间的精确配准，使得稀疏孔径下舰船目标的二维成像质量下降，三维几何重构精度偏低。本文提出一种针对回波处于两维稀疏时舰船目标的三维InISAR成像算法，仿真实验结果可看出，该算法适用于回波处于距离维随机缺失、方位维随机缺失或块缺失的舰船目标三维成像，验证了所提算法的有效性。
关键词：3-D InISAR, 两维稀疏，梯度自适应算法，平均一维距离像，联合相位校正
