一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于穿墙雷达成像领域，提供了一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置。所述方法包括：对MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；然后重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。本发明专利技术不需要人工设置分块参数，所需的存储空间小，降低了运算量和系统复杂度，易于硬件实现。

A sparse structure imaging method and device for MIMO through wall radar

The invention is applicable to the field of wall-penetrating radar imaging, and provides a structure sparse imaging method and device for MIMO wall-penetrating radar. The method includes: sparse transformation of the echo signal of the extended target acquired by the MIMO through-the-wall radar array, compression sampling of the pseudo-random measurement matrix based on the pseudo-random m-sequence, and construction of the perception matrix; obtaining the initial scattering coefficient of the extended target according to the back-projection imaging algorithm, and estimating the orthogonal array. According to the first-order neighborhood-by-neighborhood transfer process of Markov random field, a new index set is obtained by fully considering the sparse prior information between pixels, and then the scattering coefficient of the extended target is recalculated until the convergence condition is satisfied. Like. The invention does not require manual setting of block parameters, needs small storage space, reduces calculation amount and system complexity, and is easy to realize by hardware.

【技术实现步骤摘要】
一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置
本专利技术属于穿墙雷达成像领域，尤其涉及一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置。
技术介绍
多输入多输出(multipleinputmultipleoutput，MIMO)穿墙雷达成像是一种能够使用电磁波的传播特性获取墙后场景信息，对墙后隐藏目标进行检测、识别、成像的新型技术，在军事和民用方面，具有广阔的应用前景。目前大多采用MIMO穿墙雷达成像系统的结构恢复算法对扩展目标进行成像时，一些是没有使用压缩感知(Compressedsensing，CS)结构稀疏成像方法，然而，所需的天线孔径和带宽较大，且数据运算量大，成像的分辨率不高。另一些是使用了压缩感知结构稀疏成像方法，却采用不利于硬件实现和存储空间较大的高斯随机测量矩阵，导致运算复杂度高和成像位置出现偏移，且需要人工设置分块参数，实际应用中却难以准确知道分块先验信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法、装置和计算机可读存储介质，旨在解决没有使用压缩感知结构稀疏成像方法，所需的天线孔径和带宽较大，且数据运算量大，成像的分辨率不高；使用了压缩感知结构稀疏成像方法，却采用不利于硬件实现和存储空间较大的高斯随机测量矩阵，导致运算复杂度高和成像位置出现偏移，且需要人工设置分块参数，实际应用中却难以准确知道分块先验信息的问题。第一方面，本专利技术提供了一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法，所述方法包括：接收MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号；采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并根据感知矩阵和扩展目标散射系数初值预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；根据新的索引集采用正交匹配追踪压缩感知算法重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。第二方面，本专利技术提供了一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像装置，所述装置包括：接收模块，用于接收MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号；构建模块，用于采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵；预估模块，用于根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并根据感知矩阵和扩展目标散射系数初值预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；新的索引集生成模块，用于根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；扩展目标散射系数计算模块，用于根据新的索引集采用正交匹配追踪压缩感知算法重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法的步骤。在本专利技术中，由于采用基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵和根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；根据新的索引集采用正交匹配追踪压缩感知算法重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。因此本专利技术不需要人工设置分块参数，所需的存储空间小，降低了运算量和系统复杂度，易于硬件实现，提高了扩展目标稀疏成像算法的稀疏重构性能，实现了高分辨的穿墙扩展目标成像。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法的流程图。图2是MIMO穿墙雷达阵列的成像场景示意图。图3是MIMO穿墙雷达阵列和等效虚拟阵列在(0，1.6)处的点扩展函数(PSF)、方位向峰值幅值的比较图。图4是马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程示意图。图5是本专利技术实施例二提供的MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像装置的功能模块框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。实施例一：请参阅图1，本专利技术实施例一提供的MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法包括以下步骤：需注意的是，若有实质上相同的结果，本专利技术的MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法并不以图1所示的流程顺序为限。S101、接收MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号。在本专利技术实施例一中，MIMO穿墙雷达阵列是由计算机控制采集扩展目标的回波信号。S102、采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵。在本专利技术实施一中，所述采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样具体为：采用公式X＝Aσ对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，其中，X为接收到的扩展目标的回波信号，σ为扩展目标散射系数，为稀疏字典，AM定义为fn为第n个频点，τ为时延，Nx和Nz分别为方位和距离向划分的网格数；根据伪随机m序列a的长度D＝2c-1≥MN和本原多项式映射表得到多项式g(x)＝xc+xh+1，其中M为MIMO穿墙雷达阵列对应的等效虚拟阵列的阵元数，N为频点数；根据确定多项式系数vc＝(v1,v2,v3,…vc)，通过c位线性反馈移位寄存器生成伪随机m序列a，其中，vc为0或1；从伪随机m序列a中随机选取MN个元素得到序列a'如下：a'＝[a1,a2,…aMN]；通过将序列a'进行Q1Q2-1次循环左移位得到Q1Q2个行向量，构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵如下：从而得到测量向量y如下：y＝ΦX，其中Φ是伪随机测量矩阵。所述根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵具体为：采用公式T＝ΦA构建感知矩阵T。在本专利技术实施例一中，所述MIMO穿墙雷达阵列是依据配置指标配置为两端发射中间接收和分时复用的模式，得到均匀而不冗余的等效虚拟阵列进行穿墙成像的数据采集。在本专利技术实施一中，所述依据配置指标配置为两端发射中间接收和分时复用的模式，得到均匀而不冗余的等效虚拟阵列进行穿墙成像的数据采集具体为：计算MIMO穿墙雷达阵列的等效虚拟孔径LEA：其中，η为波束宽度因子，η＝0.886，λc为波长，ρ为方位分辨率；根据计算出等效虚拟阵列的阵元数M，其中，IGLL是设定的理想栅瓣水平。为了使成像空间谱不重叠和降低旁瓣、栅瓣，同时考虑到MIMO穿墙雷达阵列的复杂性，将MIMO穿墙雷达阵列配置为两端发射中间接收和分时复用模式，得到均匀而不冗余的等效虚拟阵列，可以简化MIMO穿墙雷达阵列结构。MIMO穿墙雷达阵列的成像场景如图2所示。图中仅给出了其中一种双程传播路径。图3是MIMO穿墙雷达阵列和等效虚拟阵列在(0，1.6)处的点扩展函数(PSF)、方位向峰值幅值的比较图。从图3可以看出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法，其特征在于，所述方法包括：接收MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号；采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并根据感知矩阵和扩展目标散射系数初值预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；根据新的索引集采用正交匹配追踪压缩感知算法重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。

【技术特征摘要】
1.一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法，其特征在于，所述方法包括：接收MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号；采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并根据感知矩阵和扩展目标散射系数初值预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；根据新的索引集采用正交匹配追踪压缩感知算法重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用稀疏字典对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样具体为：采用公式X＝Aσ对所述扩展目标的回波信号进行稀疏变换，其中，X为接收到的扩展目标的回波信号，σ为扩展目标散射系数，为稀疏字典，AM定义为fn为第n个频点，τ为时延，Nx和Nz分别为方位和距离向划分的网格数；根据伪随机m序列a的长度D＝2c-1≥MN和本原多项式映射表得到多项式g(x)＝xc+xh+1，其中M为MIMO穿墙雷达阵列对应的等效虚拟阵列的阵元数，N为频点数；根据确定多项式系数vc＝(v1,v2,v3,…vc)，通过c位线性反馈移位寄存器生成伪随机m序列a，其中，vc为0或1；从伪随机m序列a中随机选取MN个元素得到序列a'如下：a'＝[a1,a2,…aMN]；通过将序列a'进行Q1Q2-1次循环左移位得到Q1Q2个行向量，构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵如下：从而得到测量向量y如下：y＝ΦX，其中Φ是伪随机测量矩阵。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据伪随机测量矩阵和稀疏字典构建感知矩阵具体为：采用公式T＝ΦA构建感知矩阵T。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述MIMO穿墙雷达阵列是依据配置指标配置为两端发射中间接收和分时复用的模式，得到均匀而不冗余的等效虚拟阵列进行穿墙成像的数据采集。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据配置指标配置为两端发射中间接收和分时复用的模式，得到均匀而不冗余的等效虚拟阵列进行穿墙成像的数据采集具体为：计算MIMO穿墙雷达阵列的等效虚拟孔径LEA：其中，η为波束宽度因子，η＝0.886，λc为波长，ρ为方位分辨率；根据计算出等效虚拟阵列的阵元数M，其中，IGLL是设定的理想栅瓣水平。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并根据感知矩阵和扩展目标散射系数初值预估用于正交匹配追踪压缩感...

【专利技术属性】
技术研发人员：晋良念，戴耀辉，谢辉玉，纪元法，孙希延，刘庆华，谢跃雷，蒋俊正，欧阳缮，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45