【技术实现步骤摘要】
一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法
本专利技术属于雷达成像
,具体涉及一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法的设计。
技术介绍
机载平台前视海面区域的高分辨成像,在对海探测与成像、海面目标搜救、舰船编队识别、对舰攻击等领域有着巨大的应用需求。然而,由于前视区域内目标与机载平台运动产生的多普勒带宽过窄,无法利用合成孔径雷达技术(SAR)和多普勒波束锐化方法(DBS)实现前视区域内目标方位高分辨成像。因此,机载雷达通常利用扫描采样的方式获得前视区域内的实波束回波信号。由于雷达发射信号为线性调频信号(LFM),使用脉冲压缩技术获得距离维的高分辨。对于回波信号的方位维,由于受天线尺寸的限制,很难获得与目标距离分辨率相匹配的的方位角分辨率,严重影响了该雷达工作模式的应用。因此,必须通过信号处理的方式,显著提升方位雷达角分辨率。由于扫描雷达方位向信号可以看作是天线方向图与目标散射系数的卷积,因此可以通过解卷积的方法实现目标场景的重构,达到实波束方位角超分辨的目的。在文献“B.Clark.Anefficientimplementationofthealgorithm‘clean’.AstronomyandAstrophysics,vol.89,p.377,1980”中,提出了一种可以同时提高距离维和方位维分辨率的clean算法。但是,这种方法不能抑制旁瓣增强,并且当多个目标出现在同一个波束内时,超分辨性能会有明显下降。在文献“JinchenGuan,JianyuYangandYulinHuang.MaximumAPosteriori–BasedAn ...
【技术保护点】
一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、根据机载雷达与目标的几何关系建立前视扫描雷达回波信号的运动几何模型;S2、对回波信号进行距离向的脉冲压缩;S3、对脉冲压缩后的回波信号进行距离走动校正;S4、根据方位回波特性,将距离走动校正后的回波信号按照距离维重新排列为方位目标向量与卷积测量矩阵的乘积形式,构建方位卷积模型;S5、根据方位卷积模型,利用噪声和目标分布的统计特性,在贝叶斯框架下建立最大后验目标函数并推导出迭代表达式,实现卷积反演;S6、求取杂波统计参数和正则化参数;S7、将杂波统计参数和正则化参数代入步骤S5的迭代表达式中,复原原始成像场景,实现前视雷达对海面目标角超分辨成像。
【技术特征摘要】
1.一种海杂波背景下前视海面目标角超分辨成像方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、根据机载雷达与目标的几何关系建立前视扫描雷达回波信号的运动几何模型;所述步骤S1具体为:设载机平台运动速度为v,天线顺时针扫描场景,初始时刻,在距离单元R0处分布目标Pn;经过时间t,载机平台与场景中位于Pn点处目标的距离,记为Rn(t);此时,目标到雷达之间的斜距历史近似表示为:Rn(t)≈R0-vt(1)设发射信号为线性调频信号其中,rect(·)表示矩形信号,其定义为τ为距离向时间变量,T为脉冲时宽,c为光速,λ为波长,Kr为调频斜率;对接收回波进行了离散处理,令单个距离单元的方位向离散化采样点数为其中,φ是扫描范围,θb是天线波束宽度,γ是扫描速度,PRI是脉冲重复周期,则离散化回波解析表达式为:其中,t为方位向时间变量,σn为方位向第n个采样点处目标的散射函数,θn为第n个目标对应的天线指向角度;ω为慢时间域的窗函数,表示天线方向图函数在方位向的调制;S2、对回波信号进行距离向的脉冲压缩;所述步骤S2具体为:构建距离向脉冲压缩参考信号其中,τref表示距离向参考时间;将sref与回波信号数据s(t,τ)进行最大自相关运算,得到脉冲压缩后的回波信号为:其中,B为发射信号带宽;S3、对脉冲压缩后的回波信号进行距离走动校正;所述步骤S3具体为:根据回波距离历程构造距离走动校正函数其中,fr为距离向频率;将距离走动校正函数与s1(t,τ)相乘,得到距离走动校正后的回波信号为:S4、根据方位回波特性,将距离走动校正后的回波信号按照距离维重新排列为方位目标向量与卷积测量矩阵的乘积形式,构建方位卷积模型;所述步骤S4具体为:将公式(4)中的二维回波信号s2(t,τ)按照距离维顺序重新排列后得到如下矩阵向量乘积形式:其中,s=[s(1,1)…s(1,2),…,s(1,N),…,s(L,N)]T是将所有距离维上的测量值在方位向上重新排列后的LN×1维的向量,上标T表示转置运算,L为场景回波距离维采样点数;x=[x(1,1),x(1,2),…,x(1,M),…,x(L,M)]T是将成像场景内各方位目标幅值按距离维顺序进行重新排列后的LM×1维的向量,为单个距离单元的方位向采样点,是单个波束的采样点数;n=[n(1,1),n(1,2),…,n(1,N),…,n(L,N)]T是表示海杂波幅度特性的LN×1维的向量,服从瑞利分布;A是一个由卷积测量矩阵AN×M构成的LN×LM维的矩阵,其中,AN×M=[a1,a2,…aN]为实波束扫描天线的卷积测量矩阵,AN×M表示为:其中,为天线方向图加权系数;由公式(6)可知,各行的多普勒附加相位是相同的,则回波向量s的第n个元素表示为:其中,hni表示卷积矩阵A第(n,i)个元素的加权幅度值;由于雷达成像的目的是为了复原成像场景内目标幅度和位置信息,因此回波信号表示为:|s|=|A|x+n(8)其中,|·|是取模操作;因此,实波束扫描雷达前视角超分辨成像便转化为:给定公式(8)中的s和A,求解x的反演问题;S5、根据方位卷积模型,利用噪声和目标分布的统计特性,在贝叶斯框架下建立最大后验目标函数并推导出迭代表达式,实现卷积反演;所述步骤S5具体为:根据贝叶斯公式,回波数据的后验概率表示为:
【专利技术属性】
技术研发人员:张寅,王月,黄钰林,查月波,杨建宇,武俊杰,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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