基于双通道压缩感知去斜处理的V‑FMISAR成像方法与流程

【技术领域】

本发明一种基于双通道压缩感知去斜处理的v-fmisar成像方法，涉及宽带微波雷达成像领域，具体涉及逆合成孔径雷达(isar)二维成像方法，尤其涉及到一种v调频(v-fm)信号体制isar二维压缩感知去斜处理成像方法。

背景技术：

宽带微波成像雷达通过增大信号带宽实现距离向高分辨，通过雷达和目标的相对运动实现方位向高分辨。v-fm信号的模糊函数为图钉型，相比线性调频信号等信号而言，能够较好地解决距离、速度联合测量模糊问题。同时，v-fm信号作为一种常见的大时宽带宽信号，理论上亦可以具备距离高分辨特性，但将宽带v-fm信号运用到isar成像中，获取目标高分辨一维距离像以及进行二维成像等方面研究暂未见报道。

技术实现要素：

本发明目的在于克服现有v-fm信号体制isar研究中的不足之处，提供一种基于双通道压缩感知去斜处理的v-fmisar成像方法。

本发明基于双通道压缩感知去斜处理的v-fmisar成像方法，采取的技术方案如下：

第一步，对v-fmisar信号进行双通道压缩感知去斜处理

设v-fmisar照射到目标后形成回波信号，对回波信号进行混频后记为y，对y进行采样，设采样基为φ，采样得到数字信号s。二个通道中压缩感知去斜处理中的逆傅里叶稀疏基均为ψ，利用凸优化算法得到二个通道的去斜处理后信号θ1和θ2；

第二步，二个通道去斜信号合成目标高分辨一维距离像

对θ1和θ2进行进一步残余相位(rvp)去除处理，然后经加法器合成目标高分辨率一维距离像θ。

第三步，运动补偿后方位向压缩成像

对多次v-fmisar回波信号进行双通道压缩感知去斜处理并合成得到一维距离像二维矩阵，然后对二维矩阵方位向进行压缩处理，即可形成二维isar图像。

其中，所述步骤一的具体处理方法如下：isar发射v-fm信号照射到目标，目标反射形成的回波信号被isar接收，经混频处理后表示为y，然后经采样后得到数字信号s，设采样基为φ，则有：

s＝φy(公式一)

设双通道中压缩感知去斜处理中的逆傅里叶稀疏基均为ψ，利用凸优化算法得到二个通道的去斜处理后信号θ1和θ2：

其中min表示最小化，||||1表示1范数，||||2表示2范数，ε表示噪声水平。

本发明的基于双通道压缩感知去斜处理的v-fmisar成像方法，优点在于：

第一、v-fm宽带信号具有图钉型模糊函数，能够较好解决距离、速度联合测量模糊问题。

第二、v-fm宽带信号属于大时宽带宽积信号，兼顾了探测距离和距离高分辨。

第三、压缩感知去斜处理对信号采样值个数要求较低。

【附图说明】

图1本发明处理流程示意图。

图2isar成像所用的飞机类目标散射中心模型。

图3双通道压缩感知去斜处理后合成的目标高分辨一维距离像。

图4得到的飞机类目标isar成像结果。

【具体实施方式】

现结合附图，详述本发明具体实施方式：

如图1所示，基于双通道压缩感知去斜处理的v-fmisar成像方法，包括以下步骤：

第一步，对v-fm回波信号进行双通道压缩感知去斜处理

isar发射v-fm信号照射到目标，目标反射形成的回波信号被isar接收经下变频后表示为y，然后经采样后得到数字信号s，设采样基为φ，则有：

s＝φy(公式一)

设双通道中压缩感知去斜处理中的逆傅里叶稀疏基均为ψ，利用凸优化算法得到二个通道的去斜处理后信号θ1和θ2：

其中min表示最小化，||||1表示1范数，||||2表示2范数，ε表示噪声水平。

第二步，第一通道和第二通道信号合成目标高分辨一维距离像

将二个通道的去斜处理后信号θ1和θ2进行残余相位(rvp)去除处理，然后经加法器合成目标高分辨一维距离像：

θ＝rvp(θ1)+rvp(θ2)(公式三)

其中rvp表示残余相位(rvp)去除处理。

第三步，运动补偿后方位向压缩成像

对多次v-fmisar回波信号进行双通道压缩感知去斜处理并合成得到一维距离像二维矩阵，然后对二维矩阵方位向进行压缩处理，即可形成二维isar图像。至此即完成了v-fm信号isar双通道压缩感知去斜处理成像过程。

图2是仿真实验使用的飞机类目标散射中心模型，图3所示的是经双通道压缩感知去斜处理得到的飞机类目标高分辨一维距离像，图4是最终的isar成像结果。

技术特征：

技术总结
本发明涉及基于双通道压缩感知去斜处理的V‑FM ISAR成像方法：第一步，对V‑FM ISAR信号进行双通道压缩感知去斜处理；第二步，二个通道去斜信号合成目标高分辨一维距离像；第三步，运动补偿后方位向压缩成像。本发明优点在于：第一、V‑FM宽带信号具有图钉型模糊函数，能够较好解决距离、速度联合测量模糊问题。第二、V‑FM宽带信号属于大时宽带宽积信号，兼顾了探测距离和距离高分辨。第三、压缩感知去斜处理对信号采样值个数要求较低。

技术研发人员：潘小义;冯德军;肖顺平;顾赵宇;张文明;戴少奇;张一丁;陈吉源
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科学技术大学
技术研发日：2017.06.14
技术公布日：2017.10.27