基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法。针对现有技术实波束雷达方位角分辨率低的问题，本发明专利技术提供的方法将目标散射系数的最大后验概率密度函数值作为对目标散射系数的估计，在不同离散参数下，将不同目标统计特性和噪声统计特性用广义高斯分布来进行约束，并作为先验信息，进而将计算目标散射系数的反卷积问题转化为带有变量正则化项的正则化估计问题，最终利用共轭梯度算法实现正则化估计问题的求解，并将该求解方法转化为迭代运算，最终实现雷达角超分辨成像，解决了扫描成像模式下，方位向角分辨率低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达成像
，特别适用于实波束扫描雷达方位向角超分辨方法。
技术介绍
雷达全天时、全天候的工作特性使雷达广泛应用于民用领域。雷达前视高分辨成像要求距离向和方位向同时具有高分辨率，实现雷达平台前视区域高分辨成像，可以使其在对地搜索、环境监控、远距离侦察等领域发挥巨大的作用。实波束扫描雷达一种常用的雷达工作模式，通过实孔径天线机械扫描的方式，先后照射成像区域并获得目标散射系数信息。要获得距离向的高分辨率可以通过发射线性调频信号，并通过距离向脉冲压缩技术达到，但方位向的分辨率其中λ是雷达波长，D表示天线孔径尺寸。从分辨率表达式可以看出，方位向的分辨率受到天线孔径尺寸的制约，由于实际应用的限制，不能依靠无限制增大天线孔径来提高方位向分辨率，采用信号处理的方式，实现雷达角超分辨成像显得更加有效。文献“S.M.ShermanandD.K.Barton,Monopulseprinciplesandtechniques.ArtechHouse，2011”提出利用单脉冲技术的方法，能够对单目标实现方位向高分辨率，但是该方法不能区分在同一波瓣内的多目标。Prez-Martnezetal在文献“F.Prez-Martnez,J.Garcia-Fominaya,andJ.Calvo-Gallego,Ashift-and-convolutiontechniqueforhigh-resolutionradarimages.SensorsJournal,IEEE,vol.5,no.5,pp.1090–1098,2005.”中提出移位卷积技术来实现实波束雷达的高分辨成像，但是这种方法只实现了距离向高分辨，并没有提高方位向分辨率。文献“S.UttamandN.A.Goodman,Superresolutionofcoherentsourcesinreal-beamdata,AerospaceandElectronicSystems.IEEETransactionson,vol.46,no.3,pp.1557–1566，2010”和文献“Y.Zhang,Y.Zhang,Y.Huang,J.Yang,Y.Zha,J.Wu,andH.Yang,Mliterativesuperresolutionapproachforreal-beamradar.inRadarConference，2014IEEE.IEEE，2014,pp.1192–1196”中提出用谱估计的方法来实现方位向超分辨成像，但是运动平台如何得到足够的快拍数的问题还没有解决，并且如何提高计算的有效性问题仍然存在。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对实波束雷达方位分辨率低，以及
技术介绍
中所介绍方法存在的缺陷，提出了一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法。为了方便本专利技术的内容，首先对以下术语进行解释。术语1：雷达角超分辨雷达角超分辨是指雷达通过信号处理的方法，突破系统本身能够达到分辨的极限，实现方位上的高分辨能力。术语2：贝叶斯理论贝叶斯理论，是英国数学家ThomasBayes专利技术创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等理论，具体公式如下：P(D|H)=P(H|D)P(D)P(H)]]>其中，P(D|H)表示在H发生的情况下D发生的可能性，被称为后验概率，P(H|D)P(D)为先验概率，P(H)为基础概率。术语3：最大后验估计理论最大后验(Maximumaposteriori，MAP)估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。最大后验估计融入了被估计量的先验分布信息。本专利技术方法的具体步骤如下：步骤一：系统参数初始化，具体包括如下参数：雷达平台径向运动速度，记为υ；运动平台高度，记为H；雷达天线扫描速度，记为ω；雷达天线波束俯仰角，记为雷达平台初始位置，记为(0,0,H)，脉冲重复时间，记为PRI；回波信号方位向采样点数，记为M；回波信号距离向回波采样点数，记为N；初始时刻天线与场景中目标的斜距，记为R0；目标相对平台的方位角，记为θ；对于点(xi,yj)处的目标，经过时间t时，运动平台与场景中目标距离，记为R(t,xi,yj)，实波束扫描雷达成像区域的方位时间向量记为Ta＝[-PRI·N/2,-PRI·(N/2-1),…,PRI·(N/2-1)]；距离时间向量记为Tr＝[-1/fr·M/2,-1/fr·(M/2-1),…,1/fr·(M/2-1)]，其中，fr为距离向采样率；步骤二：回波数据距离向脉冲压缩，设雷达发射线性调频信号其中，rect()代表距离向脉冲矩形包络，t表示距离向快时间变量，T是发射信号脉冲时宽，K为调频斜率，f0是发射信号的载频。对于二维成像区域Ω，回波可以表示为发射信号与目标的卷积的结果，其解析表达式可以写成：s(θ,t)=∫∫(x,y)∈Ωσ(x,y)·a(θ-θ(x,y)Tβ)·exp{-j4π4πλR(t,x,y)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法，具体包括如下步骤：步骤一：系统参数初始化，具体包括如下参数：雷达平台径向运动速度，记为υ；运动平台高度，记为H；雷达天线扫描速度，记为ω；雷达天线波束俯仰角，记为雷达平台初始位置，记为(0,0,H)，脉冲重复时间，记为PRI；回波信号方位向采样点数，记为M；回波信号距离向回波采样点数，记为N；初始时刻天线与场景中目标的斜距，记为R0；目标相对平台的方位角，记为θ；对于点(xi,yj)处的目标，经过时间t时，运动平台与场景中目标距离，记为R(t,xi,yj)，实波束扫描雷达成像区域的方位时间向量记为Ta＝[‑PRI·N/2,‑PRI·(N/2‑1),…,PRI·(N/2‑1)]；距离时间向量记为Tr＝[‑1/fr·M/2,‑1/fr·(M/2‑1),…,1/fr·(M/2‑1)]，其中，fr为距离向采样率；步骤二：回波数据距离向脉冲压缩，设雷达发射线性调频信号其中，rect( )代表距离向脉冲矩形包络，T是发射信号脉冲时宽，K为调频斜率，f0是发射信号的载频；对于二维成像区域Ω，回波可以表示为发射信号与目标的卷积的结果，其解析表达式可以写成：s(θ,t)=∫∫(x,y)∈Ωσ(x,y)·a(-θ-θ(x,y)Tβ)·exp{-j4π4πλR(t,x,y)}×s(τ-2·R(t,x,y)c)dxdy;---(1)]]>其中，σ(x,y)为点(x,y)处目标的散射函数；a(·)为天线方位向方向图函数；θ(x,y)是点(x,y)处天线方位角初始时刻；Tβ是目标在3dB天线波束宽度的驻留时间；c是电磁波传播速度；对回波进行离散化处理，距离向离散化为N个点，方位向离散化为M个点,离散化后的前视成像区域的回波可以写成：s1(θ,τ)=Σ(xi,yj)∈Ωσ(xi,yj)·a(θ-θ(xi,yj)Tβ)·rect(τ-2R(t,xi,yj)c)·exp(-j4πλR(t,xi,yj))·exp(jπK[τ-2R(t,xi,yj)c]2)---(2)]]>其中，∑是求和运算，s1(θ,τ)是s(θ,t)的离散化形式；根据脉冲压缩的原理，构造距离向脉压参考信号其中，τ表示距离向参考时间；将m(τ)与回波数据s1(θ,τ)进行最大自相关运算，实现回波信号在距离向的脉冲压缩，对回波处理后的信号表示如下：s2(θ,τ)=Σ(xi,yj)∈Ωσ(xi,yj)·a(θ-θ(xi,yj)Tβ)·sinc[B(τ-2R(t,xi,yj)c)]·exp(-j4πλR(t,xi,yj))---(3)]]>其中，B为发射信号带宽。步骤三：距离徙动校正，为了消除时间变量t对目标距离函数R(t,xi,yj)的影响，对R(t,xi,yj)在t＝0处进行泰勒级数展开，可以得到并近似为：可得距离徙动量为其中，Tβ=θbetaω,]]>θbeta为3dB波束宽度；设距离单元其中，fs为距离向采样率。在此步骤中，对于每点处距离徙动量数据，若有则不需要进行距离徙动校正；若需要进行距离徙动校正；为消除平台运动产生的距离徙动，对数据s2(θ,τ)进行尺度变换，在频域上乘以相位补偿因子得到数据平面内，消除距离徙动后的回波信号表达式为：s3(θ,τ)=Σ(xi,yj)∈Ωσ(xi,yj)·a(θ-θ(xi,yj)Tβ)·sinc[B(τ-2R(t,xi,yj)c)]·exp(-j4πλR(t,xi,yj))---(4)]]>步骤四：建立扫描雷达方位向回波模型，首先将式(4)转化成矩阵与向量运算的形式，考虑噪声的影响，将回波形式表示为：其中，s＝[s(1,1),s(1,2),…,s(1,M),…,s(N,M)]T是NM×...

【技术特征摘要】
1.一种基于广义高斯约束的最大后验估计角超分辨成像方法，具体包括如下步骤：
步骤一：系统参数初始化，
具体包括如下参数：雷达平台径向运动速度，记为υ；运动平台高度，记为H；雷达天线扫描速
度，记为ω；雷达天线波束俯仰角，记为雷达平台初始位置，记为(0,0,H)，脉冲重复时间，记为
PRI；回波信号方位向采样点数，记为M；回波信号距离向回波采样点数，记为N；初始时刻天线与场
景中目标的斜距，记为R0；目标相对平台的方位角，记为θ；对于点(xi,yj)处的目标，经过时间t时，
运动平台与场景中目标距离，记为R(t,xi,yj)，实波束扫描雷达成像区域的方位时间向量记为Ta＝[-PRI·N/2,-PRI·(N/2-1),…,
PRI·(N/2-1)]；距离时间向量记为T...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建宇，吴阳，张兴明，彭磊，毛德庆，李昌林，张寅，黄钰林，张永超，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51