【技术实现步骤摘要】
自适应1比特数据雷达成像方法
本专利技术涉及雷达
，尤其涉及自适应1比特数据雷达成像方法。
技术介绍
雷达成像技术以其全天时、全天候工作的特点，在军事和民用领域有着广泛的应用。高分辨的雷达成像结果为目标检测、识别和分类提供了重要的信息。近年来，基于1比特量化数据的成像技术在雷达成像领域引起了广泛关注，主要得益于其在减少数据量、降低采样量化器硬件实现难度能多方面具有的诸多优势。对于雷达系统而言，尤其是大观测场景的星载合成孔径雷达系统，回波数据通常是通过星上存储，再通过数据传输通道传输到地面进行成像处理，因此对回波数据进行1比特采样能够大大节省雷达系统的存储空间，提高数据传输效率。另一方面，1比特量化器相比于高精度量化器而言，具有更加简单的硬件形式、更低功耗、更高数据量化效率和更低硬件成本。因此，研究基于1比特量化数据的雷达成像方法具有十分重要的意义。经典的雷达成像方法，例如后向投影算法(BP)、距离-多普勒算法(RD)、ChirpScaling算法(CS)和Omega-K算法等，都是基于匹配滤波技术，需要对观测时...
【技术保护点】
1.一种自适应1比特数据雷达成像方法，其特征在于，方法包括以下步骤：/n步骤1，回波数据的采集，即打开雷达平台，在天线位置发射步进频信号，从M个天线位置采集回波数据，每个天线位置采集N个不同频点，一共得到M×N个采样点；/n步骤2，对观测场景划分为P
【技术特征摘要】
1.一种自适应1比特数据雷达成像方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
步骤1，回波数据的采集，即打开雷达平台，在天线位置发射步进频信号，从M个天线位置采集回波数据，每个天线位置采集N个不同频点，一共得到M×N个采样点；
步骤2，对观测场景划分为Pr×Px个单元，其中Pr和Px分别代表距离单元数和方位单元数，记坐标位置为(ri,xl)的单元散射强度为σ(ri,xl)，且观测时间内各个单元散射强度保持不变，则观测到的回波数据为具有如下表达形式：
其中，fn和pm分别表示第n个采样频点和第m个天线位置，表示第m个天线位置与第(ri,xl)个像素单元的距离，c表示光速，则根据回波数据的表达式，可以构造回波数据的稀疏表征为y＝Φσ，其中：
步骤3，对回波数据进行1比特量化，即采样点的数据与固定门限τ比较，大于τ的值量化为1，其它量化为-1，因此1比特量化数据的表达形式为z＝sign(y-τ)，其中sign(·)表示只保留符号的函数；
步骤4，根据步骤3中得到的1比特量化数据、步骤2中构造的稀疏观测矩阵，通过1比特量化硬门限循环算法的迭代框架，并根据量化一致性原则得到1比特量化数据的成像结果的过程如下：s.t.||σ||0≤K,||σ||2＝1,；其中，⊙表示向量间的哈达玛积，[·]-表示保留负数值而将其他值置为0，||·||1和||·||2分别表示一范数和二范数，K表示稀疏度，成像过程中的τ定义为阈值参数，记为τimg；
步骤5，通过在成像过程中自适应的调整阈值参数τimg从而得到更好的成像结果，具体地，在自适应1比特硬门限循环算法的迭代框架中，在第k次迭代中，根据传统的1比特硬门限循环(BIHT)算法，令更新的成像结果针对其中不满足量化一致性条件的元素，通过调整阈值参数来迫...
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