基于模型驱动网络ISTA-Net的稀疏孔径ISAR成像方法技术

本申请涉及一种基于模型驱动网络ISTA‑Net的稀疏孔径ISAR成像方法。所述方法包括：在稀疏孔径条件下将ISAR成像问题建模为已知一维距离像信号，求ISAR图像的线性欠定逆问题，将线性欠定逆问题建模为LASSO问题；根据软阈值迭代算法对LASSO问题进行求解，基于模型驱动网络ISTA‑Net对矩阵形式进行建模，利用反向传播算法、预先构建的训练集以及损失函数对建模得到的ISTA‑Net网络进行训练，将一维距离像信号输入训练后的ISTA‑Net网络中，得到稀疏孔径ISAR图像。采用本方法能够提高雷达图像重构精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及雷达成像，特别是涉及一种基于模型驱动网络ista-net的稀疏孔径isar成像方法。

技术介绍

1、逆合成孔径雷达(isar)成像技术可以获取运动目标的高分辨雷达图像，与光学成像相比，具有全天时全天候的优势，在很多领域都具有很高的应用价值。但在实际应用中，雷达工作状态改变将会导致一部分回波丢失；isar目标往往是非合作运动，导致多普勒采样非均匀，出现稀疏孔径效应；或者复杂的空间战场环境和成像几何等往往带来大量干扰，导致接收回波缺失，使得现有成像算法难以获得清楚的目标图像。而对于不完整的回波，即稀疏孔径回波，基于快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)的方法旁瓣较高，无法得到聚焦良好的图像。因此如何利用稀疏采样数据对目标进行高分辨成像，即稀疏孔径成像方法成为近年来研究的热点问题。利用稀疏孔径回波重构出高分辨率isar图像在雷达目标识别以及空间监视等领域具有重要意义。

2、近年来出现的压缩感知理论能以远低于nyquist采样定理所要求的速率采样信号并恢复，通过采集少量投影值即可较好的恢复稀疏信号。该算法的出现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模型驱动网络ISTA-Net的稀疏孔径ISAR成像方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述瞬时转动距离代入所述解调后的二维回波信号中得到近似回波信号，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在稀疏孔径条件下将ISAR成像问题建模为已知一维距离像信号，求ISAR图像的线性欠定逆问题，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述ISAR成像的线性欠定逆问题建模为LASSO问题，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据软阈值迭代算法对所述LASSO问题进行求...

【技术特征摘要】

1.一种基于模型驱动网络ista-net的稀疏孔径isar成像方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述瞬时转动距离代入所述解调后的二维回波信号中得到近似回波信号，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在稀疏孔径条件下将isar成像问题建模为已知一维距离像信号，求isar图像的线性欠定逆问题，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述isar成像的线性欠定逆问题建模为lasso问题，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据软阈值迭代算法对所述lasso问题进行求解，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张双辉，汤一航，李瑞泽，刘永祥，姜卫东，高勋章，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：