基于频谱截断的稀疏SAR无模糊成像方法

来源：信号处理杂志 2026年第2期北京时间：

作者：周敏, 宋宇凡, 张晶晶, 毕辉

摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像中常存在一些特有伪影，其中有限脉冲重复频率（Pulse Repetition Frequency，PRF）和非理想天线方向图引起的方位模糊尤为突出。与此同时，随着对高分辨率与宽覆盖需求的提升，SAR系统往往需要降低PRF以扩展测绘带宽并减少数据量，但这将进一步加剧方位模糊，严重影响图像质量。现有方法通常难以在不降低图像分辨率的情况下快速实现方位模糊抑制。近年来，L1正则化技术因其对欠采样回波数据的优越重建性能受到广泛关注，但对于降PRF回波数据，传统基于L1正则化的稀疏SAR成像方法仍难以满足高质量成像需求。针对上述问题，本文提出了一种基于频谱截断的稀疏SAR无模糊成像方法，在利用迭代阈值收缩算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm，ISTA）求解成像模型的L1范数优化问题时，对迭代过程进行了改进，实现了无模糊成像。该方法在每次迭代过程中，对当前残差进行多普勒频谱截断，分别对原始残差和截断残差进行匹配滤波（Matched Filtering，MF）成像，并逐像素比较保留较小值。若较小值来自截断残差，则对其缩放以增强模糊抑制效果。最终，高分辨率、低模糊的残差用于更新图像估计。仿真结果表明，所提方法在保持传统基于L1正则化的稀疏SAR成像方法抑制噪声和杂波能力的同时，能有效抑制方位模糊。此外，其计算复杂度与传统稀疏SAR成像方法相当，这为大场景高分辨率无模糊重建提供了可行的技术参考。

关键词：合成孔径雷达, 方位模糊, 频谱截断, <named-content content-type="mathml"><alternatives><mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>L</mml:mi><