基于C-ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114140325A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111464674.3(22)申请日2021.12.02(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410003湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人张双辉李瑞泽刘永祥张新禹卢哲俊张文鹏(74)专利代理机构长沙中科启明知识产权代理事务所(普通合伙)43226代理人匡治兵(51)Int.Cl.G06T3/40(2006.01)G06K9/00(2022.01)权利要求书3页说明书5页附图3页(54)发明名称基于C-ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法(57)摘要本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种基于C‑ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法，包括以下步骤：S1对稀疏孔径ISAR回波信号进行建模；S2构建C‑ADMMN前向传播模型；S3利用C‑ADMMN求解结构化稀疏孔径ISAR成像问题。本发明取得的有益效果为：通过本发明可实现目标结构化稀疏孔径ISAR成像，在稀疏孔径条件下，可快速获得目标结构完整的高分辨率ISAR图像，能较好地反映ISAR图像散射点分布特性，能更清晰地获取目标结构信息。同时，本发明不依赖人工参数设置即可获取较好的成像效果。对于稀疏孔径条件下的目标雷达成像、特征提取与目标识别有重要的工程应用价值。CN114140325ACN114140325A权利要求书1/3页1.一种基于C‑ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1对稀疏孔径ISAR回波信号进行建模：雷达系统接收到的二维回波经解调后表示为：其中，σi表示目标第i个散射中心的反射系数，Ri(tm)表示目标第i个散射中心相对雷达的瞬时转动距离，tm分别表示快时间和慢时间，fc、c、γ分别表示雷达信号中心频率、真空光速、信号调频率；m＝1,2,…,M，M表示全孔径雷达回波包含的脉冲个数；目标第i个散射中心相对雷达的瞬时转动距离Ri(tm)表示为：Ri(tm)＝xisin(ωtm)+yicos(ωtm)≈xiωtm+yi(2)其中，(xi,yi)表示目标第i个散射中心在参考坐标系下的坐标，ω表示目标转动角速度，由于ISAR成像积累时间较短，且目标运动状态平稳，目标在成像时间内运动的转动分量可被视为匀速转动；由于脉冲重复时间较短，目标转动角较小，因此有sin(ωtm)≈ωtm、cos(ωtm)≈1；将式(2)代入式(1)可得雷达近似二维回波将数字化后关于快时间进行快速傅里叶变换得到目标一维距离像序列s′(f,tm)；雷达信号在慢时间tm内包含M个脉冲，快时间内包含N个采样点，稀疏孔径信号包含L个脉冲，L＜＜M；对稀疏孔径条件下一维距离像序列s′(f,tm)建立如下降采样模型：Y＝AX+W＝PFX+W(3)其中表示降采样后的一维距离像序列、表示观测矩阵、表示ISAR图像矩阵、表示高斯白噪声矩阵；表示傅里叶变换矩阵；表示由0和1构成的降采样矩阵，令表示被采样的距离像索引，则有对于矩阵P第l行m列元素Pl,m，当向量s第l个元素sl＝m时，有Pl,m＝1，否则Pl,m＝0，l＝1,2,…,L；表示L×N维复数矩阵，表示L×M维实数矩阵，表示L维实数向量，其它予以类推；S2构建C‑ADMMN前向传播模型：C‑ADMMN由K级子网络级联构成，第k级子网络由三层网络层依次组成，分别为重构层、降噪层、乘子更新层，k＝1,2,…,K‑1；而第K级子网络仅包含一层重构层；第k级子网络中，重构层输出X(k)表示重构得到的ISAR图像，降噪层输出Z(k)表示对X(k)降噪后得到的结果，乘子更新层输出B(k)表示更新后的拉格朗日乘子，网络最终输出为X(K)；具体构建过程如下：S2.1构建重构层前向传播模型：在第u级子网络中，u＝1,2,...,K，重构层前向传播过程可表示为式(4)：(u)H(u)‑1H(u‑1)(u)(u‑1)X＝F(PP+μIM)(PY‑FB‑μFZ)(4)(u)(0)其中，IM表示M×M维单位矩阵，μ表示第u级子网络待训练的惩罚参数；当u＝1时，B2CN114140325A权利要求书2/3页(0)＝0M×N，Z＝0M×N，其中0M×N表示M×N维的全0矩阵；重构层中惩罚参数训练过程在S3.1给出；S2.2构建降噪层前向传播模型：在第k级子网络中，降噪层前向传播过程可表示为：其中，S(·)(·)表示软门限函数，对任意复数标量x与实数门限t，都有而对任意复数向量x与实数门限t，都有St(x)＝[St(x1),StT(x2),...]，其中xi代表复数向量x的第i个元素；表示第k级子网络待训练的卷积核参数；符号*表示二维卷积操作；λ(k)表示第k级子网络待训练的正则化