基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，包括以下步骤：S1、系统参数初始化；S2、回波录取并解调，得到回波信号；S3、进行距离向脉冲压缩；S4、进行二维解耦合；S5、进行方位向高度向相位补偿；S6、采用Hankel变换实现回波信号的主成分增强，并通过矩阵填充完成信号重构；S7、还原相位补偿；S8、三维后向投影成像。本发明专利技术通过解耦合操作，有效地解决了回波信号不同维度耦合造成秩增大而不适用于矩阵填充的问题。本发明专利技术利用Hankel矩阵的性质，通过对回波信号重新排列增强主成分，提高回波信号对矩阵填充算法的适应度，实现大稀疏度下的高质量稀疏恢复成像。实现大稀疏度下的高质量稀疏恢复成像。实现大稀疏度下的高质量稀疏恢复成像。

【技术实现步骤摘要】
基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法


[0001]本专利技术属于毫米波雷达三维稀疏成像
，具体涉及一种基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法。

技术介绍

[0002]毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达，具有全天时全天候的工作条件、高分辨率，抗干扰能力强等优点，目前主要应用在自动驾驶、目标识别、近场成像、安全检查等多个领域。毫米波雷达可以通过移动或者阵元排布合成二维孔径，在采样满足奈奎斯特采样定理的要求下，实现目标高精度三维成像。
[0003]对于毫米波雷达三维成像，其三维分辨率分别由发射信号带宽和二维孔径长度决定。在不超过波束宽度时，等效孔径长度越长，二维的分辨能力越强。由于奈奎斯特定理的限制，大带宽和长孔径会带来较大的数据量与成本压力。因此，实际应用中往往通过阵元的稀疏排布或者稀疏采样等方式降低数据量，但这会导致目标旁瓣抬升，降低成像质量。
[0004]为了实现高精度的稀疏成像，文献“Three
‑
Dimensional Compressed Sensing
‑
Based Millimeter
‑
Wave Imaging,in IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.63,no.12,pp.5868
‑
5873,Dec.2015,doi:10.1109/TAP.2015.2481487.”提出了一种基于压缩感知的毫米波三维成像。压缩感知方法可以突破奈奎斯特采样率的限制，通过极低地采样恢复出目标的大部分信息，但是压缩感知算法的性能极大的依赖于测量矩阵的设计以及场景目标的分布,当测量矩阵选取不当时，成像质量显著下降。文献“Millimeter
‑
Wave SAR Sparse Imaging With 2
‑
D Spatially Pseudorandom Spiral
‑
Sampling Pattern,in IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,vol.68,no.11,pp.4672
‑
4683,Nov.2020,doi:10.1109/TMTT.2020.3003033.”提出了一种基于矩阵填充的随机螺旋采样模式下毫米波雷达稀疏成像方法，该方法通过设计随机螺旋采样方式尽可能降低采样率，并利用矩阵填充技术实现回波重构，但它只考虑了随机稀疏采样模式，并且忽略了回波信号不同维度的耦合对矩阵填充的影响。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种利用Hankel矩阵的性质，通过对回波信号重新排列增强主成分，提高了回波信号对矩阵填充算法的适应度，实现了大稀疏度下的高质量稀疏恢复成像的基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法。
[0006]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，包括以下步骤：
[0007]S1、系统参数初始化，包括发射信号载频f
c
，信号带宽B
r
，方位向采样点数M，距离向采样点数K，高度向满采样时扫描行N，高度向稀疏采样扫描行N'，等效面阵与目标距离Z0；
[0008]S2、回波录取并解调，对每个采样位置的回波进行录取并解调到基带，得到回波信
号；
[0009]S3、对回波信号进行距离向脉冲压缩；
[0010]S4、对距离向脉冲压缩后的信号进行二维解耦合；
[0011]S5、进行方位向高度向相位补偿；
[0012]S6、采用Hankel变换实现回波信号的主成分增强，并通过矩阵填充完成信号重构；
[0013]S7、还原相位补偿；
[0014]S8、三维后向投影成像。
[0015]进一步地，所述步骤S2中得到的回波信号为：
[0016][0017]其中t表示距离向时间，x
m
,y
n
分别表示雷达在等效二维面阵的坐标，L为目标散射点总数，w
r
(
·
)表示距离向窗函数，K
r
为信号调频率，c是光速，R(m,n；l)表示散射点P
l
(x
l
,y
l
,z
l
)到采样点P
r
(x
m
,y
n
,0.315)的距离。
[0018]进一步地，所述步骤S3具体方法为：设计匹配滤波函数H
r
：
[0019][0020]其中f
r
表示距离向快速傅里叶变换后的距离频率，rect(
·
)是矩形窗函数；
[0021]距离压缩是对回波做距离向快速傅里叶变换，随机进行距离向匹配滤波，利用距离向快速逆傅里叶变换完成距离压缩：
[0022]S
r
(t,x
m
,y
n
)＝IFFT
rg
{FFT
rg
{S
echo
(t,x
m
,y
n
)
×
H
r
(f
r
)}}
[0023]其中，FFT
rg
表示距离向快速傅里叶变换运算，IFFT
rg
表示距离向快速逆傅里叶变换。
[0024]进一步地，所述步骤S4具体过程如下：
[0025]S41、对S3得到的信号进行距离向快速傅里叶变换：
[0026]S
f
(f
r
,x
m
,y
n
)＝FFT
rg
{S
r
(t,x
m
,y
n
)}；
[0027]S42、对S
f
(f
r
,x
m
,y
m
)做二阶Keystone变换实现二阶解耦合，方位时间轴与高度时间轴的伸缩变换如下：
[0028][0029]其中x
m
表示变换后新的方位向坐标，y
n
表示变换后新的高度向坐标；变换后的信号记为S
f
′
(f
r
,x
m
,y
m
)；
[0030]S43、对S
f
′
(f
r
,x
m
,y
m
)的距离频域相位做泰勒展开，得到残余一阶相位信息通
过对做补偿，实现一阶解耦合，具体过程如下式：
[0031][0032]S44本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、系统参数初始化，包括发射信号载频f
c
，信号带宽B
r
，方位向采样点数M，距离向采样点数K，高度向满采样时扫描行N，高度向稀疏采样扫描行N'，等效面阵与目标距离Z0；S2、回波录取并解调，对每个采样位置的回波进行录取并解调到基带，得到回波信号；S3、对回波信号进行距离向脉冲压缩；S4、对距离向脉冲压缩后的信号进行二维解耦合；S5、进行方位向高度向相位补偿；S6、采用Hankel变换实现回波信号的主成分增强，并通过矩阵填充完成信号重构；S7、还原相位补偿；S8、三维后向投影成像。2.根据权利要求1所述的基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，其特征在于，所述步骤S2中得到的回波信号为：其中t表示距离向时间，x
m
,y
n
分别表示雷达在等效二维面阵的坐标，L为目标散射点总数，w
r
(
·
)表示距离向窗函数，K
r
为信号调频率，c是光速，R(m,n；l)表示散射点P
l
(x
l
,y
l
,z
l
)到采样点P
r
(x
m
,y
n
,0.315)的距离。3.根据权利要求2所述的基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，其特征在于，所述步骤S3具体方法为：设计匹配滤波函数H
r
：其中f
r
表示距离向快速傅里叶变换后的距离频率，rect(
·
)是矩形窗函数；距离压缩是对回波做距离向快速傅里叶变换，随机进行距离向匹配滤波，利用距离向快速逆傅里叶变换完成距离压缩：S
r
(t,x
m
,y
n
)＝IFFT
rg
{FFT
rg
{S
echo
(t,x
m
,y
n
)
×
H
r
(f
r
)}}其中，FFT
rg
表示距离向快速傅里叶变换运算，IFFT
rg
表示距离向快速逆傅里叶变换。4.根据权利要求3所述的基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，其特征在于，所述步骤S4具体过程如下：S41、对S3得到的信号进行距离向快速傅里叶变换：S
f
(f
r
,x
m
,y
n
)＝FFT
rg
{S
r
(t,x
m
,y
n
)}；S42、对S
f
(f
r
,x
m
,y
m

【专利技术属性】
技术研发人员：李中余，曾旋，海宇，马宇欣，安洪阳，孙稚超，武俊杰，杨建宇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：