基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，采用物理光学方法计算相应的回波数据，分析雷达回波数据并且建立信号的稀疏模型，利用有效稳健的子空间追踪算法实现对回波的重构，从而实现合成孔径雷达成像。压缩感知以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号进行非自适应采样，所以将其运用到合成孔径雷达成像中，可以在满足成像效果的同时达到降低回波数据采样率的目的，从而减少仿真时间，也能够降低雷达系统成本。

【技术实现步骤摘要】
基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法
本专利技术属于成像仿真技术，特别是一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法。
技术介绍
压缩感知理论突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，它基于信号的稀疏性、测量矩阵的随机性和非线性优化算法完成对信号的压缩采样和重构。这种全新的信号处理理论为克服传统雷达固有缺陷，解决传统高分辨雷达面临的高采样率、大数据量和实时处理困难等问题提供了可能。雷达成像是利用雷达观测系统接收到的目标回波信号获得目标电磁散射特性的空间分布，利用压缩感知来研究雷达成像问题，可望减少提取目标脉冲响应和刻画目标散射机制所需的测量数据，生成高分辨雷达图像。首先将压缩感知理论应用于雷达成像的是Baraniuk，他通过理论分析和数值仿真证明了压缩感知雷达成像的可行性。Herman采样特定的雷达波形构造了压缩感知雷达，并且通过矩阵稀疏分解，分析了小场景实现压缩感知雷达成像的可行性，并且得到了对雷达场景稀疏度的上限要求。Varshney和Potter等人分析了利用稀疏约束的小场景雷达成像的可行性，并用仿真实验验证了他们的结论。Yoon通过仿真实验实现了逆合成孔径雷达、穿墙雷达等小场景目标的雷达成像。由于合成孔径雷达及逆合成孔径雷达在民用和军事领域的重要性，压缩感知理论在其中的应用得到了包括西安电子科技大学、中科院电子所等国内外研究机构的广泛关注，相关研究取得了一定的发展。目前已有的研究工作主要是先获取雷达图像，然后对图像数据利用压缩感知技术进行重构，噪声影响对图像结果很敏感。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种压缩感知雷达成像仿真方法，该方法具有计算精度高，节省计算内存需求和计算时间的优点，可为压缩感知合成孔径雷达成像仿真分析提供重要的参考资料。实现本专利技术目的的技术方案为一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，步骤如下第一步，设置频率和角度等扫描参数，对相应的目标模型利用物理光学方法计算得到散射场数据，作为原始信号第二步，读入回波数据，对其进行欠采样，这里采用间隔采样，即采样点数减/」力原来的一半；第三步，根据欠采样的回波信号设计稀疏基函数1^,! = U, 3,…，Fa, λ = 1,2,3,…，珂； 凡为方位向上满足Nyquist采样定理的原始采样点数，而义则为在距离向上的采样点数， 得到稀疏矩阵Ψ = (Ψ Λ)，通常采用压缩感知理论对目标区域进行雷达成像的方法是直接对接收到的回波数据进行解码重构；第四步，建立相应的方程,其中J为观测矩阵φ与稀疏矩阵 的乘积，^为原始信号7在观测矩阵Φ下的投影值，然后采用压缩感知重构算法求解方程，这里采用子空间追踪算法，在每次迭代中，用多个原子张成的子空间代替单个原子，并且用信号在子空间上的正交投影逼近信号。由于每次迭代时，选取了多个最匹配的时频原子，可以有效减小过匹配现象出现的概率。用子空间上的正交投影逼近信号使得残差能量下降速度加快，并且正交投影可以通过最小二乘算法得到，计算复杂度增加不大，从而加快收敛速度。最后根据 ζ= Ψα得到重构的回波 力上面的稀疏矩阵。第五步，将利用子空间追踪法重构的回波数据与现有的成像算法结合，对回波数据进行距离向压缩，采用后向投影算法进行成像，此成像方法根据各个采样点位置的时间， 将回波信号作时间对齐，然后相加，从而实现方位向的相干聚焦。本专利技术与现有成像技术相比，其显著优点为(1)降低了采样率。将压缩感知技术应用到合成孔径雷达成像，采样率突破了奈奎斯特准则的限制；(2)成像结果稳定。压缩感知重构算法采用的是子空间追踪算法，比常用的正交匹配追踪算法效果显著；(3)抵抗噪声能力增强。在回波中加入噪声后，利用压缩感知技术后的成像结果要比传统成像效果要好；(4)精确计算结果可作为压缩感知合成孔径雷达成像仿真提供重要的参考，节约实验测试费用。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。 附图说明图1是传统编解码理论框图。图2是基于压缩感知的编解码理论框图。图3是传统雷达成像方法和CS方法流程比较示意图。图4是子空间追踪算法流程图。图5是正交匹配追踪算法流程图。图6是压缩感知雷达成像仿真示意图。图7是逆合成孔径雷达成像模型示意图。图8是后向投影算法流程图。图9是X波段double ogive成像结果图(无噪声情形)，(a) double ogive模型图；(b)满采样的传统算法成像结果；(c) 50%采样率的OMP算法成像结果；(d)与(c)相同数据量的SP方法成像结果。图10是X波段double ogive成像结果图(有噪声情形)，(a)满采样的传统算法成像结果；(b)满采样且SNR=IOdB的传统算法成像结果；(c) 50%采样率的SP算法成像结果；(d) 50%采样率且SNR=IOdB的SP方法成像结果；(e) 50%采样率的OMP算法成像结果； (f) 50%采样率且SNR=IOdB的OMP方法成像结果。图11是Ku波段某弹头的成像结果图，(a)弹头模型图；(b)满采样的传统算法成像结果；(c) 50%采样率的OMP算法成像结果；(d)与(c)相同数据量的SP方法成像结果。具体实施例方式权利要求1.一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，其特征在于步骤如下第一步，建立待测目标的几何模型，设置该目标的相关参数初始频率、频率间隔、带宽、初始角度、角度间隔、角度范围，采用物理光学方法计算出该目标的回波数据，作为原始信号τ ；第二步，读入回波数据，对其进行距离向欠采样；第三步，根据欠采样的回波数据设计稀疏基函数~ J = U，3，…,A^i = 1,2,3，…,巧; 凡为方位向上满足Nyquist采样定理的原始采样点数，而入则为在距离向上的采样点数，得到稀疏矩阵Ψ = (Ψ。；将原始信号x影射到一组测量向量€射上，得到测量值2.根据权利要求1所述的基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，其特征在于所述第二步中使用50%的采样率对回波数据进行采样，采样手段为间隔采样。3.根据权利要求1所述的基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，其特征在于第三步中设计稀疏基函数的具体步骤如下根据接收到的欠采样回波信号4.根据权利要求1所述的基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，其特征在于第四步中利用子空间追踪方法是在每次迭代中，利用信号在多个原子张成的子空间上的正交投影逼近信号，加快迭代收敛速度；求解方程的具体步骤如下第一步，计算JrF中最大值对应的位置，记为f，T表示矩阵的转置； 第二步，计算剩余向量W-斗-每/ ,这里+表示矩阵的伪逆； 第三步，若Λ = O ,则退出；否贝U,令T = TiJMry,中最大元素对应的位置},计算 《=,取《最大元素对应的位置，记为f,计算新剩余向量& ；若 ΙλΙΙ > ΙΙΛΙΙ则退出，否则，令f=t Λ· =Λ，代入重新计算。全文摘要本专利技术公开了一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，采用物理光学方法计算相应的回波数据，分析雷达回波数据并且建立信号的稀疏模型，利用有效稳健的子空间追踪算法实现对回波的重构，从而实现合成孔径雷达成像。压缩感知以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号进行非自适应采样，所以将其运用到合成孔径雷达成像中，可以在满足成像效果的同时达到降低回波数据采样率的目的，从而减少仿真时间，也能够降低雷达本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈如山，陈磊，孙文锋，尚社，刘志伟，张欢欢，丁大志，樊振宏，王道祥，
申请(专利权)人：南京理工大学，西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：