一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法技术

本发明专利技术属于雷达信号处理技术领域，涉及一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法。本发明专利技术充分利用了成像空间对发射信号作用所带来的稀疏性，对部分缺失的双基地ISAR的回波进行稀疏采样获得测量数据，在成像平面内构造稀疏基，通过重构算法得到成像点空间分布的高精度估值。此方法避开了传统基于傅里叶变换算法的诸多限制，即使回波信号不完整的情况下，利用目标空间分布对发射信号的作用，构造稀疏基，只使用少量回波数据，即可重构出目标空间分布特性，且成像质量几乎不受大双基地夹角影响、成像结果无雷达旁瓣杂波干扰、可实现超分辨成像。

A ISAR radar imaging method for signal missing

The invention belongs to the field of radar signal processing technology, and relates to a ISAR radar imaging method used for signal missing. The invention makes full use of the sparsity of the image space brings to the emission signal, on the part of the lack of bistatic ISAR echo sparse sampling to obtain measurement data based on a sparse imaging plane, high precision imaging the spatial distribution of valuation by reconstruction algorithm. This method avoids the limitations of the traditional Fourier transform algorithm based on echo signal, even if is not complete, the target spatial distribution of the transmitted signal, a sparse base, use only a small amount of raw data, so that it can reconstruct the distribution characteristics of the target space, and the imaging quality is almost unaffected by the large base angle affects the imaging results, no sidelobe clutter interference, can realize super resolution imaging.

【技术实现步骤摘要】
一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法
本专利技术属于雷达信号处理
，涉及一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法。
技术介绍
逆合成孔径雷达能够全天候和全天时地获取高分辨运动目标图像，在军事和民用领域有着广泛应用，如目标散射机理分析和目标探测与分类。相对于常规单基地ISAR，将雷达发射机和接收机分置于不同的空间位置上的双基地ISAR，具有以下优势：安全性隐蔽性高，抗干扰能力强；作用距离远，可以将发射站放置在后方；获取的信息丰富，既可以获得目标的前向散射信息，也可以配置多个接收机进行干涉处理。和单基地ISAR相同，双基地ISAR图像也可以很容易地通过常用的距离-多普勒成像方法获得。基本方法是首先在距离向，通过傅里叶变换将回波信号从快时间域t变换到频率域f，得到距离向的分辨率△R；然后，在方位向进行傅里叶变换将信号从慢时间域tk变换到多普勒频率域fd，得到方位向的分辨率△x，这是一种计算效率高，对噪声鲁棒性好的方法。在实际工作中，雷达所发射和接收的电磁波很容易受到外界的干扰，造成雷达回波脉冲的损坏或缺失，当收发分置时，缺失现象更为明显。特别地，在不同的探测视角下，这种缺失的形式也会不同。回波处理将损坏或缺失的脉冲数据置零，采用传统的基于傅里叶变换的雷达成像方法成像，获得的ISAR图像通常是损坏或模糊的。面对复杂环境，提高信号缺失下的成像质量具有中重要的研究和应用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足和局限性，提出一种信号缺失情况下基于压缩感知的双基地ISAR高分辨成像方法，并提出回波信号的稀疏基底的构造方法，使用该方法是为了解决实际情况中由于信号缺失造成基于傅里叶变换成像模糊或损坏的问题，充分利用了成像空间对发射信号作用所带来的稀疏性，对部分缺失的双基地ISAR的回波进行稀疏采样获得测量数据，在成像平面内构造稀疏基，通过重构算法得到成像点空间分布的高精度估值。此方法避开了传统基于傅里叶变换算法的诸多限制，即使回波信号不完整的情况下，利用目标空间分布对发射信号的作用，构造稀疏基，只使用少量回波数据，即可重构出目标空间分布特性，且成像质量几乎不受大双基地夹角影响、成像结果无雷达旁瓣杂波干扰、可实现超分辨成像。此方法的基本思路，首先在成像平面内离散化表示回波数据，再根据成像分辨单元构造稀疏基以得到回波的稀疏表示，然后根据信号的数据缺失率构造适当的观测矩阵，把信号投影到更低维的空间上得到观测样本，通过行列堆叠获得一维数据，最后可利用多种重构算法重构出目标散射点分布并重排获得二维分布。本专利技术的技术方案为：如图1所示，一种用于信号缺失下的ISAR高分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在成像平面内对双基地ISAR目标回波信号进行离散化处理，获得目标回波的数学表达式，因接收到的目标回波信号存在数据缺失，对缺失的部分进行补零；S2、根据成像平面上的距离向和方位向分辨单元构造稀疏基底，将目标回波表示为目标散射点二维分布和稀疏基的相互作用，从而获得原始信号的稀疏表达式；S3、将二维样本通过行列堆叠转化成一维形式，获得一维数据向量便于重构目标散射点分布；S4、根据数据缺失率构造观测矩阵，所述观测矩阵用于将稀疏的高维回波信号投影到低维空间上，根据获得的原始信号稀疏基表达式，获得原始信号的低维观测样本。S5、采用多种重构算法重构目标散射点分布，再重排获得目标散射点二维分布。进一步的，所述步骤S1中：用等效雷达来描述双基地雷达，只是当目标运动时，等效雷达位置随时间变化。假设回波数据已经过平动补偿，t时刻，旋转中心与等效雷达间的距离为R0(t)，目标相对于初始时刻雷达视线方向绕旋转中心的旋转角为θ(t)，逆时针方向为正，则t时刻目标上某散射点到雷达的距离为R(t)≈R0(t)+xcosθ(t)-ysinθ(t)(式1)设雷达发射带宽为B的频率步进脉冲信号，其表达式为其中，rect(·)为单位矩形函数，N为子脉冲个数，Tr为脉冲重复周期，τ为脉冲宽度，f0为发射信号的起始频率，△f为频率步长，B＝(N-1)△f,n＝0,1,…,N-1。接收回波信号时，假设目标包含I个散射中心，为第i个散射中心的散射强度，Ri(t)为t时刻该散射中心到雷达的距离，对应的时延为τi(t)＝2Ri(t)/c，则目标回波为为分析方便，设雷达能够准确获取目标参考点至雷达的距离R0，对应参考时延τ0(t)＝2R0(t)/c，则参考信号为则相干混频后的回波可以表示为设慢时间tm时刻目标的旋转角为△θ为角采样步长，M为角采样数目，此时τi(t)-τ0(t)＝2(xicosθm-yisinθm)。对式5在tn＝nTr+ts(ts为距离像起始位置对应时延)时刻采样可得第m个视角下第n个采样频点的回波数据为在小角度观测条件下，cosθ≈1，sinθ≈θ回波模型un,m可写为其中，λn＝c/fn＝c/(f0+n△f)，第一个指数项只与散射点位置有关，不妨令δi′＝δiexp(-j4πf0xi/c)，即将其并入幅度信息中。若在观测目标空间范围内对散射率函数进行离散采样，可得目标二维散射率分布其中xp≈p△x′，yq≈q△y′，△x′＝c/(2(N-1)△f)为传统的距离分辨率，△y′＝λ0/(2(M-1)△θ)为传统的方位分辨率，λ0＝c/f0，p＝0,1,…,N-1，q＝0,1,…M-1。一般而言，宽带成像雷达的相对带宽比较小，因此λn≈λ0。则式un,m可写为由un,m可知，对观测数据进行二维傅里叶变换即可得到目标的距离多普勒图像。同时，式8可以看成是一个由纵向和横向离散间隔的组合而成广义线性算子，作用于目标散射分布δ而产生的，因此只需利用少数几个甚至单个发射脉冲，就能同时获得目标距离和多普勒超分辨。进一步的，所述步骤S2中：离散化处理等价于用一个二维网格对目标空间进行剖分。由于目标所涵盖的仅是一部分网格交点，且目标仅包含有限个等效散射中心，PQ个网格交点中绝大多数位置上都不存在散射中心，因此目标散射率分布δ具有很强的稀疏性。注意到式8中的指数项是二维可分离的，为便于分析，不妨用矩阵形式来表达，令U＝[un,m]N×M表示测得的回波数据矩阵，Ψr＝[exp(-j2πpn/P)]N×M，Ψd＝[exp(j2πqm/Q)]M×Q分别表示x和y方向的离散傅里叶字典，则进一步的，所述步骤S3中：将二维模型通过行列堆叠转化成一维形式，根据估计结果通过重排得到δ。令u＝vec(U)，σ＝vec(δ)，其中vec(·)表示将矩阵按列堆叠成一维列矢量。则综上，我们得到了二维ISAR回波信号的稀疏表示模型，其中稀疏字典Ψ是二维可分离的，其原子可分解为两个矢量的Kronecker积。进一步的，所述步骤S4中：测量过程可视为一个矩阵Φ作用到目标信号上，标准时间采样对应的Φ为单位矩阵此时矩阵Θ＝Ψ是一个MN×PQ的庞大矩阵，采用压缩采样则可以大大节约了存储空间。考虑信号缺失，本方法选择一种简单且易于工程实现的压缩测量方案，即只在少数频点及少数观测角处采样，对应的测量矩阵由随机选择单位矩阵的一些行构成。设距离向和方位向的采样数分别为K,L(K<<N,L<<M)，方位向测量矩阵为Φd，第l个视角下的测量矩阵为则对应的压缩测量模型可表本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在成像平面内对双基地ISAR目标回波信号进行离散化处理，获得目标回波的数学表达式，因接收到的目标回波信号存在数据缺失，对缺失的部分进行补零；S2、根据成像平面上的距离向和方位向分辨单元构造稀疏基底，将目标回波表示为目标散射点二维分布和稀疏基的相互作用，从而获得原始信号的稀疏表达式；S3、将二维样本通过行列堆叠转化成一维形式，获得一维数据向量便于重构目标散射点分布；S4、根据数据缺失率构造观测矩阵，所述观测矩阵用于将稀疏的高维回波信号投影到低维空间上，根据获得的原始信号稀疏基表达式，获得原始信号的低维观测样本；S5、采用多种重构算法重构目标散射点分布，再重排获得目标散射点二维分布。

【技术特征摘要】
1.一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在成像平面内对双基地ISAR目标回波信号进行离散化处理，获得目标回波的数学表达式，因接收到的目标回波信号存在数据缺失，对缺失的部分进行补零；S2、根据成像平面上的距离向和方位向分辨单元构造稀疏基底，将目标回波表示为目标散射点二维分布和稀疏基的相互作用，从而获得原始信号的稀疏表达式；S3、将二维样本通过行列堆叠转化成一维形式，获得一维数据向量便于重构目标散射点分布；S4、根据数据缺失率构造观测矩阵，所述观测矩阵用于将稀疏的高维回波信号投影到低维空间上，根据获得的原始信号稀疏基表达式，获得原始信号的低维观测样本；S5、采用多种重构算法重构目标散射点分布，再重排获得目标散射点二维分布。2.根据权利要求1所述的一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法，其特征在于，所述步骤S1中：采用等效雷达来描述双基地雷达，只是当目标运动时，等效雷达位置随时间变化；假设回波数据已经过平动补偿，t时刻，旋转中心与等效雷达间的距离为R0(t)，目标相对于初始时刻雷达视线方向绕旋转中心的旋转角为θ(t)，逆时针方向为正，则t时刻目标上某散射点到雷达的距离为R(t)≈R0(t)+xcosθ(t)-ysinθ(t)(式1)设雷达发射带宽为B的频率步进脉冲信号，其表达式为其中，rect(·)为单位矩形函数，N为子脉冲个数，Tr为脉冲重复周期，τ为脉冲宽度，f0为发射信号的起始频率，△f为频率步长，B＝(N-1)△f,n＝0,1,…,N-1；接收回波信号时，假设目标包含I个散射中心，为第i个散射中心的散射强度，Ri(t)为t时刻该散射中心到雷达的距离，对应的时延为τi(t)＝2Ri(t)/c，则目标回波为设雷达能够准确获取目标参考点至雷达的距离R0，对应参考时延τ0(t)＝2R0(t)/c，则参考信号为则相干混频后的回波可以表示为设慢时间tm时刻目标的旋转角为△θ为角采样步长，M为角采样数目，此时τi(t)-τ0(t)＝2(xicosθm-yisinθm)；对式5在tn＝nTr+ts时刻采样可得第m个视角下第n个采样频点的回波数据为：ts为距离像起始位置对应时延；在小角度观测条件下，cosθ≈1，sinθ≈θ回波模型un,m可写为其中，λn＝c/fn＝c/(f0+n△f)，第一个指数项只与散射点位置有关，令δi′＝δiexp(-j4πf0xi/c)，即将其并入幅度信息中；若在观测目标空间范围内对散射率函数进行离散采样，可得目标二维散射率分布其中xp≈p△x′，yq≈q△y′，△x′＝c/(2(N-1)△f)为传统的距离分辨率，△y′＝λ0/(2(M...

【专利技术属性】
技术研发人员：范录宏，刘东圣，皮亦鸣，曹宗杰，李晋，闵锐，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51