一种基于近场三维成像的雷达散射截面积精确外推方法技术

本发明专利技术属于合成孔径雷达(SAR)雷达散射截面积(RCS)测量技术领域，公开了一种基于近场三维成像的雷达散射截面积(RCS)精确外推方法，用来解决现有RCS外推技术不足的问题。该方法主要包括初始化雷达系统及观测场景参数，基于初始化相关参数构造测量矩阵，采用标准的贝叶斯学习方法对数据块进行基于块的学习处理，采用近场三维格林函数对雷达剖面进行三维成像处理，采用标准平面元加权算子实现NF

【技术实现步骤摘要】
一种基于近场三维成像的雷达散射截面积精确外推方法


[0001]本专利技术属于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)测量
，涉及一种提供SAR成像
的RCS精确外推的方法。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达(SAR)是一种能够全天时、全天候工作的主动式遥感技术。与光学传感器相比，SAR可以穿透云雾，在恶劣的气象条件下也可以完成观测任务。随着SAR成像技术的广泛应用，雷达散射截面积(RCS)成为了研究的热点。RCS反映了电磁波作用下物体的散射强度，在天线传播领域中得到了广泛的研究。特别的，传统的RCS测量技术依赖于微波暗室中紧凑的天线距离(CATR)，具有环境条件可控的优点。但其缺点是成本过高，限制严格，很难为大型物体提供CATR。近年来，随着军事科技的日益进步，隐身与反隐身、探测与反探测等技术不断发展，对目标RCS测量提出了更高的要求。详见文献“J.W.Odendaal,L.Botha,and J.Joubert,“A full
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近场三维成像的雷达散射截面积精确外推方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1、初始化雷达系统及观测场景参数：初始化，即初始化相关参数：初始化标称观测点，记为其中ρ为远场观测半径，为观测角度，为从观测点到场景中心的方向矢量；初始化第一个超参数，记为q；初始化第二个超参数，记为S；初始化三维图像像素点，记为(x,y,z)，其中x表示观测场景的x轴计数，y表示观测场景的y轴计数，z表示观测场景的z轴计数；初始化二维阵列元素，记为(M,N)；初始化二维阵列尺寸，记为D
M
×
D
N
；初始化二维阵列采样间隔，记为d；初始化任意阵列元素有关的距离，记为r
mn
；初始化频率，记为f
l
；初始化距离分辨率，记为d
r
；初始化参考距离，记为R0；初始化距离历史，记为R
(0)
＝[R1,R2,
…
,R
ss
,
…
,R
S
],ss＝1,2,...,S，其中R1表示第1个散射体的相对距离，R2表示第2个散射体的相对距离，R
ss
表示第ss个散射体的相对距离，R
S
表示第S个散射体的相对距离；初始化光速，记为c；初始化波数，记为k
l
；初始化波长，记为λ
l
；初始化物体的最大尺寸，记为D；步骤2：基于初始化相关参数构造测量矩阵：基于初始化相关参数，构造如下的测量矩阵，记为Θ，Θ的结构如下：其中，φ
lmn
为随雷达视线变化的相位，其中l为距离向采样点，m为水平向采样点，n为垂直向采样点，k1为第一个采样点的波数，k2为第二个采样点的波数，k
L
为第L个采样点的波数，R1为第一个散射体的相对距离，R2为第二个散射体的相对距离，R
p
为第p个散射体的相对距离；步骤3、采用标准的贝叶斯学习方法对数据块进行基于块的学习处理：步骤3.1、采用标准的贝叶斯学习方法处理得到初始数据块Y及初始数据块计数U0；采用标准的贝叶斯信息准则方法计算得到当前决策总数LU0；步骤3.2、采用公式计算得到第一次决策，记为其中表示在对q遍历条件下求最小值运算符号，BIC(
·
)表示贝叶斯信息准则运算符号，q为步骤1初始化得到的第一个超参数，S为步骤1初始化得到的第二个超参数，LU0为计算得到的当前决策总数；步骤3.3、遍历并更新数据块Y，具体步骤是：对于第一个数据块，采用公式计算得到对应第一个数据块的第一次决策，记为为对应的数据块范围，其中为当前数据块对应的水平向采样点、为当前数据块对应的垂直向采样点；对于第二个数据块，采用公式计算得到对应第二个数据块的第一次决策，记为为对应的数据块范围，其中为当前数据块对应的
水平向采样点、为当前数据块对应的垂直向采样点；对于第u个数据块，采用公式计算得到对应第u个数据块的第一次决策，记为为对应的数据块范围，其中为当前数据块对应的水平向采样点、为当前数据块对应的垂直向采样点；对于第U个数据块，采用公式计算得到对应第一个数据块的第一次决策，记为为对应的数据块范围，其中为当前数据块对应的水平向采样点、为当前数据块对应的垂直向采样点；由此得到遍历后的所有数据块的第一次决策集合，记为步骤3.4、采用公式计算得到第二次决策，记为其中表示在对S遍历条件下求最小值运算符号，BIC(
·
)表示贝叶斯信息准则运算符号，为步骤3.3得到的第u个数据块的第一次决策，S为步骤1初始化得到的第二个超参数，LU0为计算得到的当前决策总数；步骤3.5、采用标准的贝叶斯学习方法，对步骤3.4得到的第二次决策进行处理，得到雷达剖面，记为其中X
u
＝[σ
u
(R1),σ
u
(R2),...,...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓玲，胥小我，蒲羚，张天文，师君，韦顺君，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：