基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法技术

本发明专利技术提供了一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，属于机载前视雷达超分辨成像领域。本发明专利技术根据机载扫描雷达的工作原理和几何构型，建立方位向信号的频域超分辨成像模型；其次，构造宽带字典，对频率网格进行粗略划分，并基于自相关拟合准则对目标所在的频带进行快速定位；最后，根据激活的频带重组窄带字典，基于自相关拟合准则对目标方位参数进行精细估计，实现超分辨成像。其中，基于自相关拟合准则对方位回波的二阶统计特性进行迭代重构，解决了传统超分辨方法对噪声敏感问题，实现了扫描雷达角分辨率的提高；同时，本发明专利技术可以降低信号参数空间维数，计算效率高，解决了传统超分辨方法难以实时成像的工程应用问题。

Imaging method of airborne forward looking scan radar based on wideband autocorrelation fitting

The invention provides an airborne forward-looking radar imaging method based on wide-band autocorrelation fitting, which belongs to the super-resolution imaging field of airborne forward-looking radar. According to the working principle and geometry configuration of airborne scanning radar, the frequency domain super-resolution imaging model of azimuth signal is established; secondly, a broadband dictionary is constructed to roughly divide the frequency grid, and the frequency band of the target is quickly located based on the autocorrelation fitting criterion; finally, the active frequency band is reconstructed according to the activated frequency band. Narrow-band dictionary, based on the autocorrelation fitting criterion, carries on the fine estimation to the target bearing parameter, realizes the super-resolution imaging. The second-order statistical characteristics of azimuth echo are reconstructed iteratively based on the autocorrelation fitting criterion, which solves the problem of noise sensitivity of traditional super-resolution methods and improves the angular resolution of scanning radar. At the same time, the invention can reduce the spatial dimension of signal parameters, and has high calculation efficiency, and solves the problem of traditional super-resolution methods. It is difficult to real-time imaging engineering applications.

【技术实现步骤摘要】
基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法
本专利技术属于机载前视雷达超分辨成像领域，特别涉及一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法。
技术介绍
机载前视雷达成像可实时地提供前方远距处局部地面区域的清晰的雷达地图，可用于飞行器自主着陆、物资空投及地形回避与地形跟随等应用。距离向高分辨率主要通过发射大带宽线性调频信号，并在接收端进行匹配滤波实现。但是，在机载雷达前视方向上，成像区域内各目标回波的多普勒带宽和多普勒梯度较小，以及多普勒历史的对称问题导致常规合成孔径雷达(SAR)和多普勒波束锐化(DBS)技术不具备机载前视成像能力，形成固有的前视盲区。提高机载雷达前视成像分辨率，有利于提高平台的侦察、监视、定位和识别能力，提高远距离区域内目标的识别和打击精度，对实现前视区域目标侦察与探测具有重要的意义。现有技术中，采用阵列天线形成孔径，实现天线实孔径的增大，但由于平台的尺寸限制了天线孔径的拓展，致使方位分辨率提高受限；另一种采用单脉冲技术进行前视成像的方法该技术基于单脉冲测角原理，适用于强点目标，而对于复杂地貌情况，由于存在多散射中心，将会出现严重的角闪烁现象；还有一种迭代自使用超分辨方法。该方法可以有效抑制噪声放大，但是该方法对分辨率改善有限，并且运算量大，不利于机载雷达实时成像。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，提高了传统机载扫描雷达前视成像方位分辨率，并且为机载扫描雷达前视超分辨实时成像提供可行方案。一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，对所述雷达回波处理得到卷积模型；步骤2，基于所述卷积模型，进行频域低通逆滤波和频谱截断；步骤3，基于宽带自相关拟合对目标所在频带进行定位，得到定位结果；步骤4，根据所述定位结果，基于窄带自相关拟合，得到超分辨成像结果。进一步地，所述步骤1包括以下流程：步骤11，获取雷达回波数据；步骤12，将所述雷达回波数据脉冲压缩和距离走动校正后，同一距离单元上的方位向回波表示为天线方向图函数与扫描场景中目标散射系数的卷积模型y＝h*s+n，其中，搭载雷达的载机运动方向为距离向，在扫描场景所在平面内垂直于距离向的方向为方位向，h＝[h1,h2,...,hL]T为表示天线方向图函数，s＝[s1,s2,...,sK]T为目标散射系数向量，为加性噪声，*为卷积运算，(·)T为矩阵转置运算。进一步地，所述步骤2包括以下流程：步骤21，基于所述卷积模型，设定矩形窗函数WN矩形窗宽度为N，得到低通滤波后的频域结果步骤22，对低通滤波后的Sw中的非零数据进行截取，并对非零数据中的上下两部分进行交换，得到进一步地，所述步骤3包括以下流程：步骤31，设定频域带宽数B，宽带字典的矩阵维数为N×B，矩阵中各元素为其中，ωk＝2π(k-1)/B,k＝1,...,B+1，令F＝[AI]＝[f1,f2,...,fB+N]，I为维数为N的单位矩阵；步骤32，初始化其中，由向量z倒序得到；步骤33，基于自相关拟合算法对αb进行迭代更新，其中，i表示当前迭代次数，并步骤34，设定当时，迭代结束，得到定位结果。进一步地，所述步骤4包括以下流程：步骤41，基于得到的所述定位结果α，在α的N个元素中选取高于噪声门限τ的X个元素，设定序号为B1,B2,...,BX，设定Z＝XQ，其中Q＝M/B，构造N×Z维窄带字典C＝[B1,B2,...,BX]，其中为激活的各个宽带，各元素为，并且设定F′＝[CI]＝[f′1,f′2,...,f′Z+N]；步骤42，初始化步骤43，基于自相关拟合算法对进行迭代更新其中，步骤44，当时，迭代结束，输出超分辨成像结果本专利技术的有益效果：本专利技术的有益效果是基于自相关拟合准则对方位回波的二阶统计特性进行迭代重构，解决了传统超分辨方法对噪声敏感问题，实现了扫描雷达角分辨率的提高；同时，本专利技术可以降低信号参数空间维数，计算效率高，解决了传统超分辨方法难以实时成像的工程应用问题。附图说明图1为本专利技术实施例中原始场景图。图2为本专利技术实施例的流程图。图3为图2中步骤1的流程图。图4为10db信噪比条件下，经过步骤12的脉冲压缩和距离走动校正后的成像结果图。图5为图2中步骤2的流程图。图6为图2中步骤3的流程图。图7为图2中步骤4的流程图。图8为在10db信噪比条件下，本专利技术实施例得到的成像结果图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例做进一步的说明。本专利技术通过仿真实验来验证所提出基于宽带自相关拟合的机载扫描雷达前视成像方法的有效性。本专利技术中步骤、结果都在MATLAB-R2017b仿真平台上得到了验证，以下给出具体实施本专利技术方法的操作步骤。雷达系统参数如下表(一)所示。表(一)实验参数表在原始成像场景中，设定了7个点目标呈“V”字形排列，如图1所示。其具体坐标位置如下表(二)所示。目标序号距离位置方位位置13350m-3°23350m3°33280m-2°43280m2°53200m-1°63200m1°73100m0°表(二)原始场景目标位置请参阅图2，本专利技术提出的基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，通过以下流程实现：步骤1，获取雷达回波数据，对所述雷达回波处理得到卷积模型。请参阅图3，步骤1通过以下流程实现：步骤11，获取雷达回波数据。步骤12，将所述雷达回波数据脉冲压缩和距离走动校正后，回波信号可以表示为其中，搭载雷达的载机运动方向为距离向，在扫描场景所在平面内垂直于距离向的方向为方位向，τ表示距离向快时间向量，t表示方位向慢时间向量,σ(xi,yj)表示(xi,yj)位置处目标散射函数，Ω表示被观测的场景，Tβ表示天线方位波束驻留时间，t0表示目标方位起始观测时刻，sinc(·)为距离脉压响应函数，B表示发射信号带宽，R0表示目标距离向起始距离，c表示光速，λ表示电磁波的波长，R(t)表示目标距离历史，n(t,τ)表示系统加性噪声。根据上式以及记载扫描雷达回波的录取过程，对雷达实波束成像结果进行了仿真，回波矩阵大小为1200×1200(距离×范围)，如图4所示。可以看出，雷达实现了距离向的高分辨处理，但其方位分辨率较低。为进一步提高方位向分辨率，继续对每个距离单元数据进行处理，实现方位向角超分辨。本实施例中，以距离R＝3200m的方向位回波数据为例。步骤2，基于所述卷积模型，进行频域低通逆滤波和频谱截断。请参阅图5，步骤2通过以下流程实现：步骤21，基于所述卷积模型，设定矩形窗函数WN矩形窗宽度为N＝9，得到低通滤波后的频域结果步骤22，对低通滤波后的Sw中的非零数据进行截取，并对非零数据中的上下两部分进行交换，得到步骤3，基于宽带自相关拟合对目标所在频带进行定位，得到定位结果；请参阅图6，步骤3通过以下流程实现：步骤31，设定频域带宽数B＝8，宽带字典的矩阵维数为N×B，即9×8，矩阵中各元素为其中，ωk＝2π(k-1)/8,k＝1,...,9，令F＝[AI]＝[f1,f2,...,1f7]，I为维数为N＝9的单位矩阵，后续流程对目标所在的频带进行定位；步骤32，初始化其中，由向量z倒序得到；步骤33，基于自相关拟合算法对αb进行迭代更新，其中，i表示当前迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，对所述雷达回波处理得到卷积模型；步骤2，基于所述卷积模型，进行频域低通逆滤波和频谱截断；步骤3，基于宽带自相关拟合对目标所在频带进行定位，得到定位结果；步骤4，根据所述定位结果，基于窄带自相关拟合，得到超分辨成像结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，对所述雷达回波处理得到卷积模型；步骤2，基于所述卷积模型，进行频域低通逆滤波和频谱截断；步骤3，基于宽带自相关拟合对目标所在频带进行定位，得到定位结果；步骤4，根据所述定位结果，基于窄带自相关拟合，得到超分辨成像结果。2.如权利要求1所述的基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，其特征在于，所述步骤1包括以下流程：步骤11，获取雷达回波数据；步骤12，将所述雷达回波数据脉冲压缩和距离走动校正后，同一距离单元上的方位向回波表示为天线方向图函数与扫描场景中目标散射系数的卷积模型y＝h*s+n，其中，搭载雷达的载机运动方向为距离向，在扫描场景所在平面内垂直于距离向的方向为方位向，h＝[h1,h2,…,hL]T为表示天线方向图函数，s＝[s1,s2,...,sK]T为目标散射系数向量，为加性噪声，*为卷积运算，(·)T为矩阵转置运算。3.如权利要求2所述的基于宽带自相关拟合的机载前视扫描雷达成像方法，其特征在于，所述步骤2包括以下流程：步骤21，基于所述卷积模型，设定矩形窗函数WN矩形窗宽度为N，得到低通滤波后的频域结果步骤22，对低通滤波后的Sw中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永超，徐帆云，黄炜，聂宪波，毛德庆，张启平，张寅，黄钰林，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51