一种基于压缩感知的双基地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CN109782279A(43)申请公布日2019.05.21(21)申请号201910054621.0(22)申请日2019.01.21(71)申请人中国人民解放军陆军工程大学地址210001江苏省南京市秦淮区后标营路88号(72)发明人胡文华尚朝轩郭宝锋朱晓秀薛东方吕贵洲马俊涛曾慧燕史林韩宁(74)专利代理机构石家庄新世纪专利商标事务所有限公司13100代理人张一(51)Int.Cl.G01S13/90(2006.01)G01S7/41(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图9页(54)发明名称一种基于压缩感知的双基地ISAR成像方法(57)摘要本发明公开了一种基于压缩感知的双基地ISAR成像方法，其包括：步骤1、建立双基地ISAR成像回波模型得到回波数据，考虑到双基地角时变可能会引起多普勒位移进而引起越分辨单元徙动和图像畸变，构造相位补偿项进行多普勒位移补偿；步骤2、根据回波模型构造随双基地角变化的稀疏基矩阵，得到回波的稀疏表示；步骤3、构造观测矩阵以模拟孔径缺失的情况，建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径成像模型；步骤4、利用CoSaMP重构算法进行求解，实现目标图像重构；本发明通过建立基于压缩感知理论的双基地ISAR稀疏孔径成像模型，利用CoSaMP算法实现图像重构，利用少量有效回波数据重构出清晰的目标图像，有效地抑制了副瓣，减少了能量泄漏，提高了成像质量。CN109782279ACN109782279A权利要求书1/3页1.一种基于压缩感知的双基地ISAR成像方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤1、建立双基地ISAR成像回波模型得到回波数据，考虑到双基地角时变可能会引起多普勒位移进而引起越分辨单元徙动和图像畸变，构造一个相位补偿项进行多普勒位移补偿；步骤2、根据回波模型构造随双基地角变化的稀疏基矩阵，得到回波的稀疏表示；步骤3、构造观测矩阵以模拟孔径缺失的情况，建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径成像模型；步骤4、利用压缩采样匹配追踪CoSaMP重构算法进行求解，实现目标图像重构。2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双基地ISAR成像方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：设雷达发射线性调频信号，经包络对齐和相位校正后的双基地ISAR回波如下式(1)表示：其中，fc为载波中心频率；tp为发射信号脉冲宽度μ为调频斜率；σP为散射点P的信号复幅度；xP和yP分别为散射点P的坐标；θ(tm)和β(tm)分别为成像期间内的旋转角度和双基地角，随慢时间tm变化；表示快时间；c表示波速；为了避免双基地角时变引起越分辨单元徙动和图像畸变，构造相应的补偿相位进行相位补偿，构造的补偿项如下表达式(2)所示：得到相位补偿后的一维距离像表达式(3)如下：当在距离单元(2yP/c)cos(β(tm)/2)内有Q个强散射点时，则此单元的回波信号如下式(4)所示：其中，aq为第q个散射点的信号复幅度。3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双基地ISAR成像方法，其特征在于，所述步骤2CN109782279A权利要求书2/3页2具体包括：设全孔径回波信号中共包含L个脉冲视角，累积转角为Δθ，构造稀疏基矩阵Fall将二维成像场景离散化为N个距离单元和M个多普勒单元，则回波中的相位项可离散化表达式(5)如下：其中，l＝1，2，……，L；故稀疏基矩阵Fall构造的表达式(6)为：其中，其中，ω表示Fall中的元素值，其上角标m的取值为0，1，……，M-1，其下角标l的取值为0，1，……，L-1；考虑到实际噪声的存在，则双基地ISAR全孔径回波可稀疏表达式(7)如下：Sall＝FallA+ε0(7)其中，Sall表示经过运动补偿和相位补偿后的全孔径二维回波数据；ε0为噪声；A为需求的目标图像。4.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双基地ISAR成像方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：设S为融合的有效孔径回波数据，包含J次有效脉冲，其中J＜L，构造观测矩阵T，得到稀疏孔径回波数据的表达式(8)如下：S＝TSall+ε＝TFallA+ε＝FA+ε(8)其中，ε为稀疏孔径回波中所含噪声；表示经过运动补偿和相位补偿后的全孔径二维回波数据；Fall表示稀疏基矩阵；F表示稀疏基矩阵Fall中去除缺失孔径对应行后形成的部分稀疏基矩阵；A为需求的目标图像；为方便求解，将数据矢量化，得到表达式(9)如下：其中，为噪声矢量；3CN109782279A权利要求书3/3页此时，双基地ISAR成像问题就转化为了已知观测矢量和传感矩阵利用稀疏重构算法实现目标图像矢量的求解，然后再将求得的图像矢量转化为二维矩阵形式，即为重构的目标图像。5.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双基地ISAR成像