基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法.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CN113608217A(43)申请公布日2021.11.05(21)申请号202110753557.2(22)申请日2021.07.02(71)申请人西安电子科技大学地址710000陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人李军王达江葛子珺廖桂生朱圣棋许京伟亢海龙(74)专利代理机构西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)61230代理人刘长春(51)Int.Cl.G01S13/90(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法(57)摘要本发明公开了一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，应用于逆合成孔径雷达，包括：接收ISAR的回波信号矩阵，回波信号矩阵中的部分回波数据缺失；重构得到回波信号矩阵的增强矩阵；利用矩阵补全技术恢复增强矩阵，得到第一矩阵；将第一矩阵转换为重构回波矩阵；根据重构回波信号矩阵，利用距离多普勒算法确定重构回波信号矩阵的二维图像。该方法解决了相关技术中基于压缩感知的ISAR稀疏成像方法运算效率低、内存消耗大、计算复杂度高的问题，并且在缺失任意列回波数据、回波信号矩阵不满足随机均匀采样的情况下，也能够恢复出目标的二维ISAR图像。CN113608217ACN113608217A权利要求书1/2页1.一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，应用于逆合成孔径雷达ISAR，包括：接收ISAR的回波信号矩阵，所述回波信号矩阵中的部分回波数据缺失；重构得到所述回波信号矩阵的增强矩阵；所述增强矩阵为块Hankel矩阵，且所述增强矩阵包括多个子块，各所述子块均为Hankel矩阵；利用矩阵补全技术恢复所述增强矩阵，得到第一矩阵；将所述第一矩阵转换为重构回波矩阵，所述重构回波矩阵的维度与所述回波信号矩阵的维度相同；根据所述重构回波信号矩阵，利用距离多普勒算法确定所述重构回波信号矩阵的二维ISAR图像；其中，所述重构回波信号矩阵包括ISAR完整的回波数据。2.根据权利要求1所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述回波信号矩阵缺失任意列的回波数据。3.根据权利要求1所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述回波信号矩阵的维度为M×N；其中，M表示ISAR所发射脉冲串的数量，每个所述脉冲串包括多个工作频率步进的子脉冲，N表示所述脉冲串中子脉冲的数量。4.根据权利要求3所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述回波信号矩阵为：S＝AΣBT其中：Σ＝diag[ε1,ε2，…,εk]1≤i≤k；式中，ai表示矩阵A中第二行的任意一个元素，εi表示矩阵Σ中对角线上的任意一个元素，bi表示矩阵B第二行的任意一个元素，c表示光速，f0表示ISAR所发射的每个脉冲串中第一个子脉冲的工作频率，k表示目标上的预设散射点数量，(xi，yi)表示所述目标上任意一个散射点的坐标，σi表示所述目标上任意一个散射点的散射系数，j表示虚数单位，θm表示目标2CN113608217A权利要求书2/2页相对于ISAR视线的第m个方位角变化，θm＝(m‑1)Δθ，m＝1,2,...,M，Δθ表示方位角采样间隔。5.根据权利要求4所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述增强矩阵的维度为(l1*l2)×((M‑l1+1)*(N‑l2+1))，各所述子块的维度为l2×(N‑l2+1)；其中，l1为第一铅笔参数，1≤l1≤M，l2为第二铅笔参数，1≤l2≤N。6.根据权利要求4所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述增强矩阵为：其中，所述增强矩阵Se中各元素Sj(0≤j≤M‑1)表示各个子块。7.根据权利要求6所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，所述子块为：其中：Ad＝diag[a1,a2,…,ak]8.根据权利要求7所述的基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，其特征在于，按照如下公式恢复所述增强矩阵：其中，||·||*表示矩阵的核范数，||·||F表示矩阵的Frobenius范数，Ω表示采样元素的索引集合，PΩ(·)表示正交投影算子，δ为与噪声水平相关的常数，约束条件表示当(u,v)∈Ω时，Suv为全采样数据矩阵Sfull中索引为(u,v)的元素。3CN113608217A说明书1/9页基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法技术领域[0001]本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法。背景技术[0002]逆合成孔径雷达(InverseSyntheticApertureRadar，ISAR)可用于获取运动目标的二维图像。为了更好地描述雷达目标的电磁散射特性，