·596 智能系统学报 第10卷 RD算法、CS算法以及AAMP算法成像结果的目标 2870 背景比(target background rate,TBR),其中TBR的 定义为 2875 Nmax(i) 2880 TBR 20lg(- Σl, 2885 式中：，为成像结果的第i个像素的幅值，I,为所有 80 85 90 95 目标像素组成的集合，I。为所有背景像素组成的集 方位/m 合。从表中可以看出，AAMP算法在TBR上要明显 (d)10%数据AAMP算法 高于传统的成像算法，这也进一步反应出相对于传 图1单点目标成像结果 统的成像方法AAMP具有更好的旁瓣抑制能力。 Fig.I Point target imaging results 表1不同算法单点目标成像目标背景比 从图中可以看出，AAMP算法能够很好地实现 Table 1 The TBR of different algorithms 非完全数据下的稀疏场景成像，即使是在10%观测 算法 RD CS AAMP 数据的情况下依然能够很好地恢复目标，同时可以 TBR 39.67 38.27 112.85 看到，受非完全观测的影响，传统的成像算法在真实 目标周围出现了一些波动的旁瓣，而AAMP算法却 为进一步验证AAMP算法在噪声存在下的成 像性能，第2个实验中给出点目标在40%观测数据 能够很好地抑制掉这部分旁瓣。图2给出了图1成 像结果在距离向和方位向上的剖面。 下，CS算法、AIST算法和AAMP算法的成像结果， 20 —10%AAMP 表2中给出了不同信噪比下各成像算法成像结果的 10 --100%CS 目标背景比。从表中可以看出，随着信噪比的降低， 10%CS 0 各算法的TBR值都有所降低，然而，无论在哪种信 -10 噪比下，AAMP算法的TBR值都要远远高于传统的 型 204 CS算法，其值与AIST算法相当。 由上面2个实验可以看出，无论在有噪声和无 噪声的情况下，AAMP算法成像性能都与AIST算法 -50 2870 2875 2880 2885 相当，同时，相对于传统的成像算法，它们在旁瓣抑 距离m 制上表现更好的性能，其目标背景比要远远高于传 (a)距离剖面 统的CS算法。 20r 10%AAMP 表2不同信噪比下不同算法成像结果的目标背景比 10 --100%CS Table 2 The TBR of different algorithms with different SNRs -10%CS 0 SNR CS AIST AAMP -10 15 dB 31.1115 53.4614 53.2575 20 10 dB 30.5031 51.0622 50.8904 -30 40 5 dB 29.4929 47.5721 47.4244 50 0dB 26.9741 43.6016 43.4790 2870 2875 2880 2885 方位/m -5 dB 24.3677 41.5701 41.4451 (b)方位剖面 -10dB 21.1388 38.9317 38.7949 图2单点目标成像距离方位向剖面 -15dB 17.6676 35.8860 35.7456 Fig.2 Range section and azimuth section of point target 为了进一步验证AAMP算法在非单点目标情 从图中可以看出，在非完全数据情况下，新方法 况下的成像性能，第3个实验中给出了RADARSAT- 的旁瓣在整体上要低于使用传统CS算法的雷达成 1数据中舰船目标20%观测数据的成像结果，实验 像方法，其旁瓣性能甚至要优于完全数据情况下的 结果如图3所示。从图中可以看出AAMP算法在 CS算法雷达成像方法。为了进一步定量比较各算 复杂目标情况下同样表现出了良好的非完全目标复 法旁瓣抑制方面的性能，表1给出了非完全数据下 原能力，同时可以看到AAMP算法成像结果目标更（ｄ）１０％数据 ＡＡＭＰ 算法 图 １ 单点目标成像结果 Ｆｉｇ．１ Ｐｏｉｎｔ ｔａｒｇｅｔ ｉｍａｇｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ 从图中可以看出，ＡＡＭＰ 算法能够很好地实现 非完全数据下的稀疏场景成像，即使是在 １０％观测 数据的情况下依然能够很好地恢复目标，同时可以 看到，受非完全观测的影响，传统的成像算法在真实 目标周围出现了一些波动的旁瓣，而 ＡＡＭＰ 算法却 能够很好地抑制掉这部分旁瓣。 图 ２ 给出了图 １ 成 像结果在距离向和方位向上的剖面。 （ａ）距离剖面 （ｂ） 方位剖面 图 ２ 单点目标成像距离方位向剖面 Ｆｉｇ．２ Ｒａｎｇｅ ｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｚｉｍｕｔｈ ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｉｎｔ ｔａｒｇｅｔ 从图中可以看出，在非完全数据情况下，新方法 的旁瓣在整体上要低于使用传统 ＣＳ 算法的雷达成 像方法，其旁瓣性能甚至要优于完全数据情况下的 ＣＳ 算法雷达成像方法。 为了进一步定量比较各算 法旁瓣抑制方面的性能，表 １ 给出了非完全数据下 ＲＤ 算法、ＣＳ 算法以及 ＡＡＭＰ 算法成像结果的目标 背景比（ ｔａｒｇｅｔ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｒａｔｅ， ＴＢＲ），其中 ＴＢＲ 的 定义为［１１］ ＴＢＲ ＝ ２０ｌｇ（ Ｎ ｍａｘ ｉ ｉ∈Ｉ ｔ （ ｉ ｉ ） ∑ｉ ｉ∈Ｉｂ ｉ ｉ ） 式中： ｉ ｉ 为成像结果的第 ｉ 个像素的幅值， Ｉｔ 为所有 目标像素组成的集合， Ｉｂ 为所有背景像素组成的集 合。 从表中可以看出，ＡＡＭＰ 算法在 ＴＢＲ 上要明显 高于传统的成像算法，这也进一步反应出相对于传 统的成像方法 ＡＡＭＰ 具有更好的旁瓣抑制能力。 表 １ 不同算法单点目标成像目标背景比 Ｔａｂｌｅ １ Ｔｈｅ ＴＢＲ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ 算法 ＲＤ ＣＳ ＡＡＭＰ ＴＢＲ ３９．６７ ３８．２７ １１２．８５ 为进一步验证 ＡＡＭＰ 算法在噪声存在下的成 像性能，第 ２ 个实验中给出点目标在 ４０％观测数据 下，ＣＳ 算法、ＡＩＳＴ 算法和 ＡＡＭＰ 算法的成像结果， 表 ２ 中给出了不同信噪比下各成像算法成像结果的 目标背景比。 从表中可以看出，随着信噪比的降低， 各算法的 ＴＢＲ 值都有所降低，然而，无论在哪种信 噪比下，ＡＡＭＰ 算法的 ＴＢＲ 值都要远远高于传统的 ＣＳ 算法，其值与 ＡＩＳＴ 算法相当。 由上面 ２ 个实验可以看出，无论在有噪声和无 噪声的情况下，ＡＡＭＰ 算法成像性能都与 ＡＩＳＴ 算法 相当，同时，相对于传统的成像算法，它们在旁瓣抑 制上表现更好的性能，其目标背景比要远远高于传 统的 ＣＳ 算法。 表 ２ 不同信噪比下不同算法成像结果的目标背景比 Ｔａｂｌｅ ２ Ｔｈｅ ＴＢＲ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ＳＮＲｓ ＳＮＲ ＣＳ ＡＩＳＴ ＡＡＭＰ １５ ｄＢ ３１．１１１ ５ ５３．４６１ ４ ５３．２５７ ５ １０ ｄＢ ３０．５０３ １ ５１．０６２ ２ ５０．８９０ ４ ５ ｄＢ ２９．４９２ ９ ４７．５７２ １ ４７．４２４ ４ ０ ｄＢ ２６．９７４ １ ４３．６０１ ６ ４３．４７９ ０ －５ ｄＢ ２４．３６７ ７ ４１．５７０ １ ４１．４４５ １ －１０ ｄＢ ２１．１３８ ８ ３８．９３１ ７ ３８．７９４ ９ －１５ ｄＢ １７．６６７ ６ ３５．８８６ ０ ３５．７４５ ６ 为了进一步验证 ＡＡＭＰ 算法在非单点目标情 况下的成像性能，第 ３ 个实验中给出了 ＲＡＤＡＲＳＡＴ⁃ １ 数据中舰船目标 ２０％观测数据的成像结果，实验 结果如图 ３ 所示。 从图中可以看出 ＡＡＭＰ 算法在 复杂目标情况下同样表现出了良好的非完全目标复 原能力，同时可以看到 ＡＡＭＰ 算法成像结果目标更 ·５９６· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷