专利名称：机动目标压缩感知isar成像方法
技术领域：
本发明属于雷达成像技术领域，具体涉及一种利用压缩感知实现机动目标ISAR成像的设计方法。
背景技术：
借助雷达成像的目标检测和识别技术具有全天时全天候的工作特性，逆合成孔径雷达(ISAR)成像可在无线电天文学中对各种星体进行成像研究，还可用于民航机场的空中交通管制和港口的场面监视等领域。然而ISAR成像结果的分辨率受到回波数据采样率的影响，为了突破成像对采样频率的要求，设计出了利用压缩感知算法成像的ISAR成像技术，使得有限数据量的ISAR回波仍能获取较一般ISAR成像算法更高的图像分辨率。参照图2利用压缩感知实现ISAR成像的步骤为
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(a)获取ISAR回波数据S，S为KXN的复矩阵，K表示距离向观测K组数据，N表示方位向观测N组数据；(b)对回波数据S进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到数据Sd，Sd同样为KXN的复矩阵；(C)生成高斯随机矩阵Φ，其维数为MXN，M为降维测量的个数，且满足0(n*lg(N/η)) < M < N，其中η为方位向强散射点个数。以Φ对Sd做降维观测，得到MXN的矩阵Y = (I) St ；
a 5(d)对NXN的单位矩阵E做Fourier变换等到NXN的矩阵Ψ，Ψ即为表示雷达信号的Fourier稀疏基矩阵，则Sd可以通过稀疏系数O '在Ψ上表示·Χ = Ψ·Θ’;(e)按从左至右的次序对Y的每一列yk求解I范数凸优化方程min| | Θ k | | lS. t. yk = Φ Ψ Θ k得到0k，将0k按原次序组合成矩阵θ, Θτ即压缩感知ISAR成像结果。但由于这种压缩感知方法使用Fourier基表示雷达信号，使得信号的多普勒分析过程在整个时间域全局进行，损失了各散射点多普勒频率的时间信息。当ISAR观测为机动目标时，各散射点的多普勒频率随时间变化而不断变化，从而造成多普勒分析失真和成像结果在方位向的模糊。
发明内容
为了克服现有技术针对机动目标成像结果在方位向模糊的不足，本发明提供一种机动目标压缩感知ISAR成像方法，利用时频分析的概念，使用改进的压缩感知稀疏基矩阵Ψ实现机动目标ISAR成像，提高成像质量。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤(a)获取ISAR回波数据S，回波数据S为KXN的复矩阵，K表示距离向观测K组数据，N表示方位向观测N组数据；(b)对回波数据进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到KXN的复矩阵Sd ；
(c)生成高斯随机矩阵Φ，其维数为MXN，M为降维测量的个数，且满足0(n*lg(N/η)) < M < N，其中η为方位向强散射点个数，以Φ对Sd做降维观测，得到MXN的矩阵Υ = φ<;(d)对NXN的单位矩阵E做Fourier变换得到NXN的矩阵Ψ = {ψ1； Ψ2，…，ΨΝ}，将高斯窗函数g(t) = exp (- a t2)加到矩阵Ψ的每一列上，其中t为慢时间，α为高斯参数，当ISAR待成像时刻为\时，稀疏基矩阵改为Ψ1 = {g (t-ti) Ψ!, g (t-ti) Ψ2, ···, g (t-ti) ΨΝ}；(e)按从左至右的次序对矩阵Y的每一列yk求解I范数凸优化方程min| | Θ k lS. t. yk = ΦΨ1 Θ k得到Θ ,，将Θ k按原次序组合成矩阵θ，Θτ即为ti时刻的ISAR成像结果； (f)对其它成像时刻tj，重复步骤(d)、(e)，即可实现对机动目标各时段的ISAR成像。本发明的有益效果本发明通过引入高斯窗函数改进Fourier基矩阵，将时频分析的思想在ISAR回波信号表示域实现，把散射点多普勒频率的时间信息解析出来，实现机动目标压缩感知ISAR成像。本发明的具体优势包括1)、对数据进行降维测量，降低了对成像回波采样率的要求；2)、可以对机动目标的各成像时刻进行自由成像；3)、改善了机动目标在方位向的成像效果，提高了 ISAR成像的质量。
图I :本发明方法采用的仿真机动目标ISAR回波数据的9点模型示意图；图2 :现有压缩感知ISAR成像算法的流程图；图3 :本发明机动目标压缩感知ISAR成像算法的流程图；图4 :机动目标ISAR成像结果。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。图I为仿真机动目标ISAR回波数据的9点模型。I)参照图3我们首先仿真机动目标ISAR回波数据S e C12°X1°°，其中距离向采样120组数据，方位向采样100组数据。2)对回波数据S进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到数据Sd e C12°X1°°。3)产生高斯随机矩阵Φ e R50xi00,将Φ对Sd进行降维观测，即Y = Φ-Srd ,(Ye C5m20)Y中的每一列yk都是对应距离单元内待成像的压缩观测数据。4)对单位矩阵Eicicixicici做Fourier变换并单位化,得到Fourier基矩阵Ψ,在待成像时刻ti;改进后的基矩阵为Ψ1 = {exp (-(t-ti)2/2) Ψ” exp (-2/2) Ψ2,…，exp (-(I^ti)2/2) Ψ100}5)利用正交匹配追踪(OMP)算法，按从左至右的次序对Y中的每一列yk求解I范数凸优化问题
min| I Θ k| |lS· tyk = ΦΨ1 Θ k得到120组Θ k，将其按原次序排列组成矩阵Θ e C1ticixi2tl,将O 7各元素求模 并显示即得到待测时刻的目标ISAR像。6)重复步骤4)、5)即可对目标进行不同时刻的ISAR成像。参照图4可知，本发明方法显著改善了机动目标ISAR成像结果。
权利要求
1.一种机动目标压缩感知ISAR成像方法，其特征在于包括下述步骤 Ca)获取ISAR回波数据S，回波数据S为KXN的复矩阵，K表示距离向观测K组数据，N表示方位向观测N组数据； (b)对回波数据进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到KXN的复矩阵Sd； (c)生成高斯随机矩阵Φ，其维数为MXN，M为降维测量的个数，且满足0(n*lg(N/η)) < M < N，其中η为方位向强散射点个数，以Φ对Sd做降维观测，得到MXN的矩阵Y ニ (P. S:丨' (d)对NXN的单位矩阵E做Fourier变换得到NXN的矩阵Ψ= {ψ1； ψ2，···，ΨΝ}，将高斯窗函数g(t) = exp (- a t2)加到矩阵Ψ的姆一列上，其中t为慢时间，α为高斯參数，当ISAR待成像时刻为、时，稀疏基矩阵改为 Ψ1 = {g(t-ti) Ψ !, g(t-ti) Ψ2, ...，g(t-ti) ΨΝ}； (e)按从左至右的次序对矩阵Y的每一列yk求解I范数凸优化方程 min| I Θ J レ· t. yk = Φ Ψ1 Θ k 得到Θ,，将9,按原次序组合成矩阵Θ，Ot即为、时刻的ISAR成像結果； (f)对其它成像时刻も，重复步骤(d)、(e)，即可实现对机动目标各时段的ISAR成像。
全文摘要
本发明提供了一种机动目标压缩感知ISAR成像方法，获取ISAR回波数据，对回波数据进行距离压缩、运动补偿及徙动校正，得到复矩阵Sd；生成高斯随机矩阵Φ对Sd做降维观测，得到矩阵Y；得到ISAR待成像时刻ti的稀疏基矩阵；对矩阵Y的每一列求解1范数凸优化方程，得到ti时刻的ISAR成像结果；遍历各个成像时刻，实现对机动目标各时段的ISAR成像。本发明降低了对成像回波采样率的要求，可以对机动目标的各成像时刻进行自由成像，改善了机动目标在方位向的成像效果，提高了ISAR成像的质量。
文档编号G01S13/90GK102841350SQ20121034778
公开日2012年12月26日 申请日期2012年9月19日 优先权日2012年9月19日
发明者谢红梅, 王保平, 陈春利, 谭歆, 王志成, 孙超 申请人:西北工业大学