一种扫描雷达角超分辨率方法
【专利摘要】本发明公开了一种扫描雷达角超分辨方法，具体步骤包括：定义自相关矩阵并进行初始化、构造递归函数、求自相关矩阵的逆矩阵、方位向参数估计、计算回波自相关矩阵、判断是否迭代至收敛状态并输出满足收敛状态的超分辨结果。本发明通过采用卷积运算得到方位向信号的自相关矩阵，并利用自相关矩阵的块三对角特性，采用分治即D&C算法实现自相关矩阵的快速求逆，最后通过迭代方式对目标进行加权最小二乘估计，与现有技术相比，本发明能够适应较低的信噪比，并且仅用单次扫描数据就可以得到鲁棒的超分辨成像结果；同时，大大降低了时间复杂度，适合实时信号处理。
【专利说明】一种扫描雷达角超分辨率方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达【技术领域】，涉及雷达的成像，具体涉及一种扫描雷达角超分辨率 方法。
【背景技术】
[0002] 雷达成像技术凭借其强穿透性、全天候、大动态范围和高成像质量的优点，已成为 当今探测领域不可取代的技术手段，在民用、军事等领域都发挥着越来越重要的作用。扫描 雷达成像是雷达静止平台和运动平台前视的重要成像方式。扫描雷达成像中，距离向可以 通过对线性调频信号进行匹配滤波获得很高的分辨率，然而，方位向的分辨率却受到实孔 径长度的限制。
[0003] 针对扫描雷达成像，特别是其中如何提高方位分辨率的问题，文献"Guan J，Huang Y，Yang J，et al. Improving angular resolution based on maximum a posteriori criterion for scanning radar [C]，'（Radar Conference (RADAR)，2012IEEE. IEEE，2012:0451 -0454.)提出一种贝叶斯框架下的最大后验解卷积方法，利用回波和噪 声的统计特性建立最大似然目标函数，通过迭代实现原始目标场景的复原，但该方法对噪 声比较敏感，尤其是低信噪比估计方差较大，甚至出现虚假目标；文献"Superresolution for Scanning Antenna，'（Radar Conference, 1997, IEEE National, pp: 306-308)提 出了一种SMUSIC算法，这种方法利用多次扫描得到的回波的对其二阶统计特性进行 估计，并采用子空间方法对目标进行超分辨，但是这种方法依赖于目标个数的先验信 息，并且需要对目标区域进行多次扫描；文献"Angular superresolution for real beam radar with iterative adaptive approach，' （Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)，2013, IEEE International，pp: 3100-3103)提出了 一种基于迭代自适 应方法（IAA)的角超分辨方法，这种方法仅利用一次扫描回波数据就可以得到回波的二阶 统计特性，因而具有更低的估计误差，并且这种方法涉及矩阵相乘以及矩阵求逆运算，极大 的影响了处理结果的实时性。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述缺陷，研究设计一种扫 描雷达角超分辨率方法。
[0005] 本发明解决其技术问题采用的技术方案是：一种扫描雷达角超分辨率方法，具体 包括以下步骤：
[0006] A、定义自相关矩阵并进行初始化：设某一距离门目标分布为s = (Sl，s2, K，sK)T，其 中K为目标个数，（·)τ代表共轭转置运算；扫描雷达得到的方位向回波为y = (yi，y2, K，yM) Τ，其中Μ为回波序列长度；天线方向图向量为h = & h2, Κ，hjτ，其中L为天线方向图序列 长度；
[0007] 定义方位向信号y的自相关矩阵为Ri，
[0008] 对Ri进行初始化，初始化i = 1以及Ri = I，即札=I，其中I是单位矩阵；
[0009] B、构造递归函数：构造递归函数inverse，该函数的输入为任意阶可逆方阵Z，输 出为其逆矩阵ΖΛ对递归函数inverse的构造具体包括如下分步骤 ：
[0010] 步骤1、构造递归函数判断输入的可逆方阵z的阶数N与天线方向图序列h长度L 的关系，若N < 2L，则对Z按照直接高斯消元法进行求逆，得到其逆矩阵f1 ;
[0011] 否则，继续执行步骤2 ;
[0012] 步骤2、对可逆方阵Z进行分块，分块为
【权利要求】
1. 一种扫描雷达角超分辨方法，具体包括以下步骤： A、 定义自相关矩阵并进行初始化：设某一距离门目标分布为s = (Sl，s2，…，sK)T，其中 K为目标个数，（·）τ代表共轭转置运算；扫描雷达得到的方位向回波为y = (yi，y2，…，yM) τ，其中Μ为回波序列长度；天线方向图向量为h = (k h2,…，hjτ，其中L为天线方向图序 列长度； 定义方位向信号y的自相关矩阵为氏， 对Ri进行初始化，初始化i = 1以及Ri = I，即& = I，其中I是单位矩阵； B、 构造递归函数：构造递归函数inverse，该函数的输入为任意阶可逆方阵Z，输出为 其逆矩阵厂1，对递归函数inverse的构造具体包括如下分步骤 ： 步骤1、构造递归函数判断输入的可逆方阵Z的阶数N与天线方向图序列h长度L的关 系，若N < 2L，则对Z按照直接高斯消元法进行求逆，得到其逆矩阵Z4 ; 否则，继续执行步骤2;
I聰9对·?ΠΜ方阵z进行分块，分块为 (1) 其中矩阵c为L阶方阵，D为LX (N-L)矩阵，E = DH，F为（N-L) X (N-L)矩阵，其中Ν 为可逆方阵Z的阶数，L为天线方向图序列h的长度； 步骤3、采用直接消元法对C进行求逆得到其逆矩阵Γ1 ; 步骤4、对矩阵D进行分块，分块为 D = [X 0] (2) 其中X为L阶方阵，0为任意阶零矩阵； 步骤5、根据上述步骤2至4得到的F，Γ1以及X，计算出
(3) 步骤6、对Υ调用递归函数inverse，得到其逆矩阵Γ1 ; 步骤7、对Γ1进行分块，分块为
(4) 其中Μ为L阶方阵，N为LX (N-2L)矩阵，P = NH，其中（·）H代表共轭转置运算，Q为 (N-2L) X (N-2L)矩阵； 步骤8、根据上述步骤2至7得到的Γ1、X、Μ以及N，分别计算 ffi = C^+C^XMX?^1 (5) 以及 ff2 = -c-1 [XM XN] (6) 然后再根据上述步骤7得到的Γ1，组成矩阵 (7) C、 求自相关矩阵的逆矩阵：对自相关矩阵Ri调用步骤C中所构造的递归函数inverse， 得到 D、 方位向参数估计：将天线方向图h进行垂直翻褶，得到h'，计算 tm = h' *rm，m = 1，...，M (8) 其中代表线性卷积运算，rm为矩阵R,1的各列； 然后对tm从第L至Μ个元素进行截断，得到t'm ;最后利用t'm构造矩阵 T = [t，" t'2,…，t'J (9)
根据得到的tm，再结合步骤B所述的方位向回波y，计算目标分布s的加权最小二乘估 计 (10) 其中t" k为矩阵T的各行； E、 计算回波自相关矩阵：根据步骤E得到的毛构造信号自相关矩阵P = diag (| Si |2, | s212,…，| sK |2)，计算 bk = pk*h，k = 1，...，K (11) 其中Pk为矩阵Ρ的各列，利用bk构造矩阵 B = IX，b2,…，bK] (12) 计算 r'm = b' m*h，m = 1，…Μ (13) 其中b'm为矩阵ΒΗ的各列，i = i+1，用r'm构造矩阵 氏=[r' d r' 2,…，r' M] (14) F、 判断是否迭代至收敛状态，并输出满足收敛状态的超分辨结果：判断步骤E得到的 氏与前一次迭代结果Rh是否满足收敛条件 |R厂 R,.-(15) 其中若i = 2,则Rg为初始值，ε为预先设定的阈值，若步骤F得到的氏与前一次迭 代结果Rh满足收敛条件式（15)，则输出超分辨结果·^ ; 否则，返回步骤C重复步骤C至F直到满足收敛条件式（15)，则输出超分辨结果4。
【文档编号】G01S13/89GK104111454SQ201410326124
【公开日】2014年10月22日 申请日期:2014年7月9日 优先权日:2014年7月9日
【发明者】黄钰林, 张永超, 李文超, 杨建宇, 王月, 张寅 , 蒋文 申请人:电子科技大学