一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法技术

技术编号:38851059 阅读:43 留言:0更新日期:2023-09-17 09:59
本发明专利技术提供一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法,设计了用于雷达成像平动补偿的复数域长短期记忆网络CDACNet,并结合CDACNet的时序性以及强大的特征提取、强大的时序关联性与参数优化能力,提取雷达回波慢时间维的时序信息,并基于复数数据能够兼顾包络和相位的信息特点,将复数整体作为CDACNet的输入进行特征提取,然后利用迭代运算与梯度更新自适应进行平动补偿,得到兼顾包络和相位补偿的平动补偿后的雷达复数信号,最后利用传统成像方法对平动补偿后的雷达复数信号进行成像;实验结果表明,CDACNet时序特征提取能力较强,可实现雷达信号时序特征提取和恢复,较好的保留雷达特征,针对机载、星载ISAR成像,机载、星载SAR成像都具有一定的适用性。星载SAR成像都具有一定的适用性。星载SAR成像都具有一定的适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法


[0001]本专利技术属于雷达信号处理与雷达智能成像
,尤其涉及一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法。

技术介绍

[0002]随着世界各国对空间领域关注度提升,雷达对空间目标成像技术快速发展。由于雷达探测系统具有全天时、全天候的优势,不受天气、光照等因素的影响,现有的雷达成像技术包括SAR(Synthetic aperture radar, SAR)成像技术和ISAR(Inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像技术,被广泛应用在军事和民用领域。现有的成像方式大都分为平动补偿和转动补偿两部分,然而由于观测场景复杂,非合作目标多次变轨相对运动比较复杂,雷达系统接收到的回波平动补偿后容易出现图像分辨率低,散焦和拖尾等问题。传统平动补偿算法是采用分别补偿包络和相位的方法进行平动补偿,这是因为包络和相位的补偿精度要求并不相同,相位的补偿精度要求一般远高于包络的补偿精度要求,传统的运动补偿算法难以同时兼顾包络和相位的补偿。现有的雷达成像的深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法,其特征在于,采用训练好的复数域长短期记忆网络CDACNet对采集到的雷达复数信号进行平动补偿,再基于平动补偿后的雷达复数信号进行成像,CDACNet的训练方法为:S1:通过电磁仿真或实际雷达设备测试的方式获取目标的未发生平动的雷达复数信号和已发生平动的雷达复数信号;S2:将已发生平动的雷达复数信号作输入CDACNet进行特征提取,并由CDACNet根据提取到的雷达复数信号的慢时间维时序特征得到CDACNet预测的雷达复数信号预测值;S3:基于雷达复数信号预测值与未发生平动的雷达复数信号之间的差值构建均方损失函数,并判断基于雷达复数信号预测值进行成像而得到的图像质量是否满足设定要求或者训练是否达到最大迭代次数,若满足其一,则当前的CDACNet为最终的CDACNet,若均不满足,则基于均方损失函数调节CDACNet的梯度与权重,并基于调节后的CDACNet重新执行步骤S2~S3,直到获取最终的CDACNet。2.如权利要求1所述的一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法,其特征在于,所述CDACNet由顺次级联的五个C

LSTM模块、一个C

Linear模块以及五个LC

LSTM模块组成;已发生平动的雷达复数信号依次进入五个级联的C

LSTM模块进行五次下采样操作,第五次下采样操作后得到的第五下采样特征进入C

Linear模块进行复数特征提取,得到复数特征;复数特征再依次进入五个级联的LC

LSTM模块进行五次上采样操作,其中,第四个C

LSTM模块输出的第四下采样特征与第二个LC

LSTM模块输出的第二上采样特征进行特征拼接后再进入第三个LC

LSTM模块进行第三次上采样操作,第三个C

LSTM模块输出的第三下采样特征与第三个LC

LSTM模块输出的第三上采样特征进行特征拼接后再进入第四个LC

LSTM模块进行第四次上采样操作,并将第五个LC

LSTM模块输出的第五下采样特征作为雷达复数信号预测值。3.如权利要求2所述的一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法,其特征在于,所述C

LSTM模块由seq个级联的C

LSTMcell细胞组成,其中,已发生平动的雷达复数信号为N行seq列的二维矩阵,同时,seq和N分别为已发生平动的雷达复数信号在慢时间维和快时间维上的维度;各C

LSTMcell细胞对t时刻输入的已发生平动的雷达复数信号的特征提取过程为:根据上一级C

LSTMcell细胞输出的t

1时刻的隐藏状态h
t
‑1和t

1时刻的记忆状态获取本级C

LSTMcell细胞的t时刻的隐藏状态h
t
和t时刻的记忆状态c

【专利技术属性】
技术研发人员:朱卫纲李永刚周泳靖邱磊曲卫杨君何永华李晨瑄延金海
申请(专利权)人:中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
类型:发明
国别省市:

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