基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取方法与流程

本发明涉及雷达信号处理领域，尤其涉及一种基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取方法，可用于雷达回波反演、数据量压缩、成像分辨率提高以及目标分类与目标识别。
背景技术：
：近年来的宽带射频半导体技术发展使得ISAR能够获得亚米级甚至厘米级距离分辨率。为了在方位向也获得与距离向相同级别的分辨率，则需要更大的方位积累角，即进行大转角ISAR成像。大转角成像中，比较简单的做法是采用多视角成像的方法，提高数据的综合利用率。借用MIMO的一些术语，多视角ISAR数据具有空间分集、频率分集和波形分集的优势，采用多视角ISAR数据处理具有以下特点：系统与传统ISAR平台相同，数据获取容易。多视角ISAR系统相当于处于不同方位的ISAR平台，不要求系统参数一致，灵活性非常高。多视角ISAR处理相当于对传统ISAR获取的数据的综合利用，提高数据利用率。数据处理的一致性。可以用不同的ISAR平台处于不同方位的回波对目标进行各方位子孔径的描述，提取的目标部件特征的方法相同，有相同的特征描述参数。信息融合。由于多视角ISAR系统的灵活性，最终在图像层或特征层都得进行融合处理。多视角ISAR成像处理指对同一目标或场景从不同角度进行探测获得回波数据，可以是同一雷达的不同方位角，也可以是不同雷达不同方位角获得。多视角ISAR成像处理主要在于信息的融合过程，多视角信息融合分为四个层次：信号层、图像层、特征层和分类层。研究较早的是图像层，应用较多的是地图的测绘。因为每个子孔径回波都可以单独成像，所以比较简单的做法就是每幅图进行旋转取大的融合方法。信号层是指对回波信号不做预先处理，直接进行多视角成像或特征提取。特征层和分类层首先利用单个子孔径进行特征提取与分类，然后进行综合决策。特征层融合常用方法是利用散射中心在雷达视线上的几何投影，由多姿态角下一维距离数据的散射中心位置进行关联来重建目标的二维或三维像。但很少有人进行过多姿态角下属性散射中心模型的参数化部件提取，进行特征层的参数关联融合，将大转角图像分解成一个个参数化部件，并得到每个部件的表征信息。技术实现要素：本发明的实施例提供一种基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取方法，采用基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取技术，是特征层的参数融合，最终得到目标全方位各部件的特征参数集。本发明技术方案实现的思路为：多视角参数集的融合分为单个子孔径参数处理与子孔径间的参数处理。单个子孔径内：当分布式散射体初始指向角不在子孔径方位积累角内时，会将分布式散射体图像分散成几个点，所以子孔径内部需进行判断，将超过积累角的分布式散射体去掉。由于各个子孔径之间存在参数冗余，所以子孔径间参数融合前需进行去冗余操作。子孔径之间：分为点散射部件与分布式部件，如果为点散射部件则判断位置没有相同，也没有分布在分布式部件覆盖区域即可，如果是分布式部件，则先判断初始指向角，如果初始指向角相同，再判断部件的距离有多大，当两个部件距离较近时，再根据部件长度是否有重叠来判断是否出现参数冗余现象。为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：一种基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取方法，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取多视角ISAR平台接收到的多视角全孔径回波数据，并对所述多视角全孔径回波数据进行孔径划分，得到M个子孔径回波数据；M为大于1的自然数；步骤2，对每个子孔径回波数据的属性散射中心进行参数估计，得到每个子孔径回波数据的所有属性散射中心的初始参数集；步骤3，对每个子孔径回波数据的属性散射中心的初始参数集去冗余，得到每个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集；步骤4，任意选取M个子孔径中的一个子孔径作为基准子孔径，将其他M-1个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集旋转到与基准子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集相同的坐标系下；步骤5，对同一坐标系下的M个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集联合去冗余，得到属性散射中心的最终参数集；步骤6，根据属性散射中心的最终参数集，得到目标部件特征。本发明技术方案产生的有益效果：经过多视角目标部件特征提取，获得各部件属性散射中心模型的参数集，用此参数集表征目标，相比于雷达回波，可以达到压缩数据的效果，用此参数集还可以反演目标全孔径雷达回波，在多视角成像中还可以通过目标部件级的加强来加强雷达图像的可视性。另外，可以根据目标部件的属性散射中心模型参数集进行特征层的目标识别与分类。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明的实现多视角系统的示意图；图2是本发明多视角参数融合总流程图；图3是本发明多视角参数融合总流程图中子孔径间参数融合的具体流程图；图4是应用本发明对原始信号无噪声与信噪比0dB情况下与经过多视角部件提取后重构信号的多视角图像融合结果对比；图5是应用本发明对原始信号信噪比0dB时与经过多视角部件提取后重构信号的多视角图像融合结果对比；图6是应用本发明对模型多视角部件提取并重构的结果与原部件参数位置在图中进行标记对比的结果；图7是对XPATCH仿真的挖掘机原始数据与经过多视角部件提取后重构后多视角合成结果对比；图8是(a)对部件提取后对每个部件加强的多视角合成图，(b)是根据提取部件位置标注在图中的情况。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。为了确保目标全方位信息不被遗漏，多视角数据为方位向有部分重叠的数据，本发明用的数据为一个目标大视角180度的数据进行部分重叠划分的多视角数据。多视角ISAR属性散射参数估计包括各子孔径参数估计与多视角参数集融合。多视角融合分为两部分，一部分是多视角参数集的融合，一部分是多视角图像的融合。本发明重点是特征层的多视角参数集的融合。多视角参数集的融合分为单个子孔径参数处理与子孔径间的参数处理。本发明实施例提供一种基于属性散射中心模型的多视角目标部件特征提取方法，参照图1，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取多视角ISAR平台接收到的多视角全孔径回波数据，并对所述多视角全孔径回波数据进行孔径划分，得到M个子孔径回波数据；M为大于1的自然数。步骤1中对所述多视角全孔径回波数据进行孔径划分，得到M个子孔径回波数据时要求相邻子孔径回波数据在方位角上有重叠，重叠区域至少为子孔径积累角的一半。步骤2，对每个子孔径回波数据的属性散射中心进行参数估计，得到每个子孔径回波数据的所有属性散射中心的初始参数集。步骤2具体包括如下子步骤：(2a)属性散射中心模型为：其中，C＝3×108m/s表示光速；表示属性散射中心p的参数集，Ap表示属性散射中心p的复幅度，,xp,yp表示属性散射中心p的位置坐标，Lp表示属性散射中心p的长度，表示属性散射中心p的初始指向角，f表示基带频率，表示子孔径积累角，当Lp＝0时，属性散射中心模型退化为各向同性的点散射中心模型，表示局域式散射部件；当Lp≠0时，属性散射中心模型表示分布式散射部件；(2b)利用属性散射中心的参数集构造过完备字典其中，F(xp,yp)为坐标信息函数，也是傅立叶基，(2c)对过完备字典依次进行向量化和归一化，将向量化和归一化后的过完备字典记为基函数且(2d)获取第i个子孔径回波数据将其向量化为i的初值为1，i＝1,2,3...M；(2e)令p＝1，p表示第i个子孔径回波数据中的第p个属性散射中心，表示估计第i个子孔径回波数据中的第p个属性散射中心的参数集时采用的子孔径回波数据；(2f)利用下式估计第i个子孔径回波数据中的第p个属性散射中心的参数集：{xp,yp}=max||FFT(φ→HSp→)||]]>(2g)记录此次迭代后得到第i个子孔径回波数据中的的第p个属性散射中心的参数集令p的值加1，重复执行子步骤(2f)，并计算能量残差，直到所述能量残差小于预设的能量剩余比门限，或者直到迭代次数p的值达到预设值；假设共迭代了N次，则将N次迭代得到的N个属性散射中心的参数集作为第i个子孔径回波数据属性散射中心的初始参数集Λi，Λi＝{Θ1,...,Θk,...,ΘN}，k∈{1,2,3...N}；计算能量残差res_energy的公式为：(2h)令i的值加1，并依次重复执行子步骤(2d)至子步骤)2g)，从而分别得到M个子孔径回波数据属性散射中心的初始参数集。步骤3，对每个子孔径回波数据的属性散射中心的初始参数集去冗余，得到每个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集。步骤3具体包括如下子步骤：(3a)获取第i个子孔径回波数据属性散射中心的初始参数集Λi，Λi＝{Θ1,...,Θk,...,ΘN}，k∈{1,2,3...N}；i＝1,2,3...M，i的初值为1；N为第i个子孔径回波数据中属性散射中心个数；(3b)根据初始参数集Λi中N个属性散射中心的长度，将第i个子孔径回波数据的N个属性散射中心分为局域式散射中心和分布式散射中心；(3c)若某一个局域式散射中心位于任意一个分布式散射中心的内部，则将该局域式散射中心丢弃，否则将该局域式散射中心保留；(3d)若某一个分布式散射中心的初始指向角与该分布式散射中心的子孔径积累角的差值大于该分布式散射中心的子孔径积累角的四分之一，则将该分布式散射中心丢弃，否则将该分布式散射中心保留；(3e)获取第i个子孔径回波数据中最终剩余的所有局域式散射中心的初始参数集和最终剩余的所有分布式散射中心的初始参数集，将其作为第i个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集；(3f)令i的值加1，并依次重复执行子步骤(3a)至子步骤(3e)，直到得到M个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集。步骤4，任意选取M个子孔径中的一个子孔径作为基准子孔径，将其他M-1个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集旋转到与基准子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集相同的坐标系下。步骤4具体为：第j个子孔径的坐标旋转如下：x′y′=xycosθj-sinθjsinθjcosθj]]>其中，[x′y′]表示第j个子孔径坐标旋转后的坐标，[xy]表示第j个子孔径坐标旋转前的坐标；△Ωk表示第k个子孔径的中心角与第k-1个子孔径的中心角的角度差；θp表示基准子孔径的子孔径积累角；θj表示第j个子孔径进行坐标旋转的角度。步骤5，对同一坐标系下的M个子孔径回波数据去冗余之后的属性散射中心的简化参数集联合去冗余，得到属性散射中心的最终参数集。步骤5具体包括如下子步骤：(5a)初始化融合后的参数集为空；i的初值为1，i＝1,2,3...M；(5b)令j＝1；j为第i个子孔径回波数据去冗余之后的第j个属性散射中心；j＝1,...,n，n为第i个子孔径回波数据去冗余之后剩余的属性散射中心个数；(5c)根据第j个属性散射中心参数集中散射中心的长度，确定该属性散射中心为局域式散射中心或者分布式散射中心；(5d)当所述第j个属性散射中心为局域式散射中心、第j个属性散射中心的位置坐标与融合后的参数集中已有的第一位置坐标相同、第一位置坐标所属的属性散射中心也为局域式散射中心时，比较第j个属性散射中心的幅度和第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，若第j个属性散射中心的幅度大于第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，则用第j个属性散射中心的参数集替换融合后的参数集中第一位置坐标所属的属性散射中心的参数集，若第j个属性散射中心的幅度小于第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，则丢弃第j个属性散射中心的参数集；所述第一位置坐标为融合后的参数集中已有的任意属性散射中心的位置坐标；当所述第j个属性散射中心为局域式散射中心、第j个属性散射中心的位置坐标被融合后的参数集中已有的第一位置坐标所属的属性散射中心的位置所覆盖、第一位置坐标所属的属性散射中心为分布式散射中心、第j个属性散射中心的位置坐标与第一位置坐标的距离差值在一个距离分辨单元内时，则丢弃第j个属性散射中心的参数集；当所述第j个属性散射中心为分布式散射中心、第一位置坐标所属的属性散射中心为分布式散射中心，第j个属性散射中心的初始指向角与第一位置坐标所属的属性散射中心的初始指向角相差3度以内、第j个属性散射中心的位置坐标与第一位置坐标的距离差值在一个距离分辨单元内、且第j个属性散射中心与第一位置坐标所属的属性散射中心有重叠，则比较第j个属性散射中心的幅度和第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，若第j个属性散射中心的幅度大于第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，则用第j个属性散射中心的参数集替换融合后的参数集中第一位置坐标所属的属性散射中心的参数集，若第j个属性散射中心的幅度小于第一位置坐标所属的属性散射中心的幅度，则丢弃第j个属性散射中心的参数集；当所述第j个属性散射中心为分布式散射中心、第一位置坐标所属的属性散射中心为局域式散射中心、第一位置坐标与第j个属性散射中心的位置坐标的距离差值在一个距离分辨单元内、且第j个属性散射中心的位置覆盖第一位置坐标时，则用第j个属性散射中心的参数集替代第一位置坐标所属的属性散射中心的参数集；(5e)当所述第j个属性散射中心的参数集不满足子步骤(5d)中所述的条件时，将第j个属性散射中心的参数集添加到融合后的参数集中；(5f)令j的值加1，并重复执行子步骤(5c)至子步骤(5e)，直到j>n；(5g)令i的值加1，并依次重复执行子步骤(5b)至子步骤(5f)，直到i>M；将最终得到的融合后的参数集作为属性散射中心的最终参数集。步骤6，根据属性散射中心的最终参数集，得到目标部件特征。考虑到实测信号的遮挡等问题，假设检测到共有N个目标部件，则大视角信号基于电磁散射参数化模型的重构可用下式表示：其中：表示方位角，表示散射目标的可见范围函数，由参数化模型的适用范围与散射目标的持续作用范围共同决定。本发明的效果可通过以下实测数据进一步说明。实验测试一实验测试数据系统参数如表1所示：表1实验测试数据的模型参数如表2所示。表2实验测试无噪声情况下，多视角部件参数估计结果如表3所示表3目标长度(m)初始指向角(°)横向位置(m)纵向位置(m)幅度10.9960.004001.010+0.012i20.99690.0040.511-0.502-0.842-0.471i31.195-44.9950.06-0.448-0.706+1.555i41.19545.004-0.044-0.464-0.352+0.776i51.0060.0040-1.003-0.843-0.469i60.079-77.212-1.003-0.503-0.066-0.043i实验测试信噪比0dB情况下，多视角部件参数估计结果如表四所示表4目标长度(m)初始指向角(°)横向位置(m)纵向位置(m)幅度10.9860.004001.001-0.037i20.95690.0040.511-0.48-0.870-0.437i31.195-44.995-0.036-0.545-0.682+1.509i41.19545.004-0.076-0.432-0.326+0.747i50.9860.004-0.022-1.003-0.812-0.453i60.089-40.443-1.028-0.5160.013-0.117i两种情况下各项估计参数均方误差结果如表五所示表5实验测试一模型仿真验证应用本发明，在上述表一系统参数和表二模型参数条件下，无噪声情况下进行多视角ISAR特征层处理并重构得到图4所示结果，多视角参数融合后得到表三估计的目标部件参数结果。信噪比0dB情况下进行多视角ISAR特征层处理并重构得到图5所示结果，多视角参数融合后得到表四估计的目标部件参数结果。图6为两种情况下的部件提取结果，原始部件与估计参数的位置对比，‘o’代表原部件位置，‘x’代表提取部件的位置，可以看到不论是提取部件重构的多视角图与原数据多视角图，还是部件位置对比，结果都是比较准确的。估计结果评测，表三表四的目标6长度都只有两个分辨率单元，为局域式部件，初始指向角没有意义，不参与评测，测评结果如表五所示。实验测试二系统参数设置XPATCH仿真数据系统参数如表6所示：表6实验测试二仿真验证经过多视角参数融合后获得47个部件特征参数。图7是经过多视角部件提取合成图与原数据多视角合成图的对比，因为目标每个部件的雷达回波幅度不同，所以幅度小的部件在图中会被强散射部件掩盖，无法用人眼看到。图8(a)为根据多视角部件提取后，将所有部件统一加强，然后多视角显示的结果，可以看到目标的整体情况，不存在弱散射部件被掩盖的现象了。图8(b)是将多视角提取部件位置表示在途中的结果，由于没有原始目标参数集，所以只能标识提取后的位置。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。当前第1页1 2 3