一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法.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CN113608214A(43)申请公布日2021.11.05(21)申请号202110909436.2(22)申请日2021.08.09(71)申请人电子科技大学长三角研究院（衢州）地址324000浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼(72)发明人张永超黄钰林罗嘉伟张寅殷曦晨张永伟杨海光杨建宇(74)专利代理机构成都虹盛汇泉专利代理有限公司51268代理人周永宏(51)Int.Cl.G01S13/89(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法(57)摘要本发明公开一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，应用于雷达信号处理领域，针对传统批处理模式下超分辨方法计算复杂度和内存占用率高的问题；本发明通过建立斜前视矢量卷类积精确回波模型，突破斜前视角分辨率提升机理性瓶颈；然后构造描述天线方向图和多普勒导向矩阵与雷达回波信号的可解析优化代价函数，将斜前视成像分辨率提升问题转化为在线递归优化估计问题；最后，通过Updating和Downdating滑窗递归，实现斜前视区域目标散射系数的实时更新。本方法不仅有效地改善了传统方法的方位分辨率，而且显著降低了其复杂度和内存占用率，有利于机载雷达的高品质连续实时成像。仿真结果证明了所提出方法的有效性。CN113608214ACN113608214A权利要求书1/2页1.一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，包括：A1、建立斜前视矢量卷类积精确回波模型；A2、构造描述天线方向图和多普勒导向矩阵与雷达回波信号的可解析最小二乘代价函数，将斜前视成像分辨率提升问题转化为优化估计问题；A3、针对首个窗口数据，采用基于正则化的方法进行目标估计；A4、针对剩下的窗口数据，采用Updating和Downdating滑窗递归，实现斜前视区域目标散射系数的实时更新。2.根据权利要求1所述的一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，步骤A1所述斜前视矢量卷类积精确回波模型为：Y＝Aσ+eA＝D⊙H其中，Y表示方位回波矩阵，表示复数集合，A表示导向矩阵，D表示多普勒矩阵，H表示天线方向图矩阵，σ是目标的散射系数，e是加性高斯噪声矩阵，⊙表示点积。3.根据权利要求2所述的一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，Y通过下式离散采样得到：其中，τ和t分别表示距离和方位时间变量，σ(x,y)和h(·)分别表示目标后向散射系数和天线方向图响应函数，sinc(·)表示脉冲压缩响应函数，Φ为感兴趣的观测区域，B为带宽,λ为波长。4.根据权利要求1所述的一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，步骤A2所述的代价函数表达式为：其中，表示对σ的估计值，Y1:L表示首次滑窗窗口的回波矢量，A1:L表示首次滑窗窗口对应的导向矩阵。5.根据权利要求1所述的一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，步骤A3首个窗口数据估计得到的目标散射系数最优解为：其中，γ表示正则化参数。6.根据权利要求5所述的一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，其特征在于，步骤A4具体为：A41、引入矩阵其中，表示恒等于，上标H表示共轭转置，I表示单位矩阵；A42、Downdating的结果表示为2CN113608214A权利要求书2/2页其中A43、当前的目标散射系数由Downdating结果通过Updating递归计算得出其中A44、对于n>L重复步骤A42‑A43，实现当前第n时刻的在线递归更新结果3CN113608214A说明书1/6页一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法技术领域[0001]本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种扫描雷达技术中的实时快速成像技术。背景技术[0002]机载雷达斜前视高分辨率成像具备全天时、全天候工作的特点，作为一种主动式的遥感手段在地质测绘、灾害监测、军事侦察等领域有着广泛的应用。机载雷达往往采用多普勒波束锐化技术(DBS)对斜前视区成像，其主要利用雷达与目标之间的相对运动所引起的多普勒信息区分目标。但是，在宽幅快扫的成像模式中，基于传统快速傅里叶变换的DBS技术往往因其观测孔径不足而导致方位分辨率受限，其点扩散函数往往呈现宽主瓣、高旁瓣的特点。[0003]为进一步提升方位分辨率，文献“Super‑resolutionDopplerbeamsharpeningimagingbasedonaniterativeadaptiveapproach，RemoteSensingLetters,vol.7,pp.259–268,012016.”提出了一种基于迭代自适应方法(IAA)谱估计方法用于解决DBS目标散射系数估计问题。但是，由于每次迭代的矩阵求逆运算，该方法的计算复杂