摘要

逆合成孔径激光雷达(ISAL)是一种相干成像系统,其图像具有明显的散斑,影响目标识别和判断。为解决该问题,近年来有学者提出一种基于模型的迭代重构(MBIR)算法。该算法直接重构目标反射率而非复反射系数(传统重构方法普遍采用的),所重构图像质量更接近光学图像。然而,该算法存在优化模型较复杂、采用的无梯度线搜索算法求解效率较低且不易收敛的问题。针对以上问题,进行两点改进。首先从信息传递的角度得到复反射系数分布、反射率分布和测量信号之间的马尔可夫关系,据此将复反射系数假设为反射率估计的完整数据集,简化了优化模型。其次,针对模型求解,应用更容易求解梯度的先验模型替代函数,并结合对数变换,将原问题转换为含梯度的无约束问题,进行高效求解。最后通过仿真数据和7 km外场实验数据验证了所提改进方法的有效性和效率。结果表明,对于高中低具有不同载噪比(5 dB、0 dB、-5 dB)的回波数据,所提改进方法在5次迭代之内即可得到较优质量的图像。

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