基于参数估计的压缩感知成像方法技术
Compression sensing imaging method based on parameter estimation
The invention relates to a compression sensing imaging method based on parameter estimation, which relates to an inverse synthetic aperture radar imaging method under the condition of echo loss. The object of the invention is to solve the problem that the conventional RD algorithm can not obtain high resolution images when the target echo is missing in the inverse synthetic aperture radar imaging. First, the echo signal of each range cell is expressed as a linear FM signal model; two, construct compressed sensing sparse matrix, image structure (gamma theta.
【技术实现步骤摘要】
基于参数估计的压缩感知成像方法
本专利技术属于雷达成像领域，涉及回波缺失情况下的逆合成孔径雷达成像方法。
技术介绍
逆合成孔径雷达(ISAR)的经典成像算法为距离-多普(RD)成像算法。主要原理为依据回波中不同散射点在距离向上的延时不同对距离单元进行分辨，在距离压缩的基础上，再依据不同方位向上相对雷达转动时所产生的多普勒频率的不同进行方位分辨。为获得较高的距离向分辨率通常发射大带宽的信号，而方位向分辨率则主要依赖于目标旋转的积累角度。RD算法的适用条件为目标小角度匀速转动，在此条件下目标上的散射点不会产生距离单元走动，此假设通常可以满足。RD算法的优点在于成像算法较为简单，计算量小，效率高。然而对于一些复杂的特殊情况，运用RD算法所得到的成像结果却并不理想。压缩感知理论是近年来出现的新信号处理理论，已经得到广泛的研究。本次专利技术将运用压缩感知原理进行目标回波缺失情况下的雷达成像。依据压缩感知理论，如果信号是系稀疏的，那么就可以利用信号的可压缩性进行降维采样，通过非线性的优化处理过程就可以从测量值中高概率的恢复原始信号。雷达目标回波可看作目标上多个强散射点的回波叠...
【技术保护点】
基于参数估计的压缩感知成像方法，其特征在于：基于参数估计的压缩感知成像方法具体过程为：步骤一、将每个距离单元的回波信号表示为线性调频信号模型；步骤二、根据线性调频信号模型构造压缩感知稀疏基矩阵，根据压缩感知稀疏基矩阵构造图像Θ(γ
【技术特征摘要】
1.基于参数估计的压缩感知成像方法，其特征在于：基于参数估计的压缩感知成像方法具体过程为：步骤一、将每个距离单元的回波信号表示为线性调频信号模型；步骤二、根据线性调频信号模型构造压缩感知稀疏基矩阵，根据压缩感知稀疏基矩阵构造图像Θ(γ0,α)；步骤三、依据图像对比度的定义选取检索范围，结合压缩感知的成像方法进行参数估计，得到每个距离单元的回波信号的初始参考频率和每个距离单元的回波信号频率的倾斜度两个参数的估计值；步骤四、根据每个距离单元的回波信号的初始参考频率和每个距离单元的回波信号频率的倾斜度两个参数的估计值，结合压缩感知的成像方法进行成像，得到回波缺失情况下目标的高分辨图像。2.根据权利要求1所述基于参数估计的压缩感知成像方法，其特征在于：所述步骤一中将每个距离单元的回波信号表示为线性调频信号模型；具体过程为:线性调频信号模型的建立：其中，μm为散射点的个数，σi为第i个散射点的反射系数，i取值为正整数；为第i个散射点的多普勒频率，j是虚数单位，j2＝-1；T为时间；γm为信号线性调频参数；sm(T)为线性调频信号模型；γm的具体表示形式如下其中，△r为两个连续距离单元间的距离，即为距离向分辨率；y为目标位置；为角速度；λ为波长；y0为目标初始位置；N为距离单元个数，取值为正整数；γ0为每个距离单元的回波信号的初始参考频率，α为每个距离单元的回波信号频率的倾斜度。3.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，周菁，谢俊好，李绍滨，张庆祥，李高鹏，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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