一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法与流程

本发明属于雷达成像技术领域，特别涉及一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法。

背景技术：

雷达利用反射电磁波中携带的目标信息，获得雷达图像，在灾情监测、目标追踪等场景中得到广泛应用。但单个雷达平台由于其天线孔径的限制，难以获得高分辨图像。分布式阵列雷达利用多个平台在空间上分集关系形成大的观测孔径，为雷达高分辨成像提供条件。而分布式阵列雷达的空间分布关系，对目标观测信息的获取产生着至关重要的影响。

现有技术中，通过建立一种分布式多通道雷达成像观测模型，采用非线性傅里叶变化方法获得目标成像结果，但是该方法对雷达构型分布的要求较为严格。另外。可基于music方法的分布式雷达成像方法，但是场景中目标散射点的数量需要通过盖尔圆盘准则进行估计，该方法对目标数量和雷达构型分布均较为敏感。

综上可知，上述方法能够用于分布式阵列雷达成像应用中，但是上述方法对阵列雷达空间构型依赖性强，工程应用难度大。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对分布式雷达在成像过程中对空间构型的依赖性，提出一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法，通过在目标求解过程中的迭代自适应收敛，降低分布式阵列雷达成像的空间构型依赖性。

一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法，包括以下步骤：

s1、根据发射信号和回波信号，构造滤波因子，得到频域回波信号；

s2、构建分布式阵列雷达测量矩阵，融合多成像通道的频域回波信号，将所述频域回波信号转化为矩阵形式；

s3、构建自相关矩阵，迭代自适应目标散射系数反演；

s4、输出目标成像结果。

进一步地，所述步骤s1包括：

所述分布式阵列雷达包括m个发射机和n个接收机，在球坐标中，第m个发射机的位置为第n个接收机的位置为目标散射点的位置为其中，及分别表示发射机、接收机及点目标的斜距、俯仰角及方位角；

在二维成像场景中，发射带宽为b的窄带信号，第m个发射机的发射信号为

其中，um(t)、fm∈[-b/2,b/2]及φm分别表示第m个发射机的幅度包络、发射信号载频及初始相位，不同发射信号的幅度包络相互正交；第n个接收机接收到的第m个发射机的回波信号为

其中，ω表示二维成像区域，σ(r)表示在极坐标系内场景中点的目标散射系数，τmn(r)表示发射信号的传播延迟，nmn(t)表示加性高斯白噪声；

将所述回波信号gmn(t)和发射信号sm(t)处理后构造滤波因子，滤去与积分变量r无关的参数，得到频域回波信号ymn(f)

其中，σxy表示直角坐标系内r＝(x,y)位置处的目标散射系数，nmn(f)表示加性高斯白噪声的频谱，和表示空间谱，表示为

其中，c表示电磁波的传播速度。

进一步地，所述步骤s2包括：

所述发射信号带宽b内的ws个频率采样点分别为将成像场景划分为kx行ky列共k＝kx×ky个目标点，第k(k＝1,2,...,k)个目标点的目标散射系数为σk，将所有目标散射系数依次排列为列向量形式，即

σ＝(σ1,σ2,...,σk)^t

其中，(·)^t表示转置运算；

构建分布式阵列雷达测量矩阵h，融合m个发射机、目标点、n个接收机构成的个成像通道的回波信号，所述回波频域回波信号转化为矩阵形式，即

y＝hσ+n

其中，n表示噪声矩阵，y＝(y11,y12,...,y1n,y21,...,ymn)^t表示回波矢量矩阵，h＝(h11,h12,...,h1n,h21,...,hmn)^t表示分布式阵列雷达测量矩阵，表示为

其中，(ws＝1,...,ws；k＝1,...,k)。

进一步地，所述步骤s3包括：

构建自相关矩阵r

其中，hk表示矩阵h的第k列数据，矩阵p＝diag(p1,p2,...,pk)，pk＝|σk|²；定义代价函数为

其中，qk＝r-pkhk(hk)^h表示相关矩阵；初始化矩阵p为单位矩阵，对于k＝1,2,...,k，采用最小二乘法得到目标点散射系数为

每经过一次迭代，所述自相关矩阵r更新，目标散射系数迭代自适应收敛。

本发明的有益效果：本发明提供了一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法，首先利用分布式阵列雷达稀疏布阵的空间关系，导出分布式雷达阵列空间谱分布；其次，利用分布式雷达空间谱分布和系统参数，构造分布式阵列雷达系统观测矩阵；最后，为降低成像处理过程的构型依赖性，采用迭代自适应成像处理方法，实现分布式阵列雷达高分辨成像。本发明通过目标求解过程中的迭代自适应收敛，降低了分布式阵列雷达对构型的依赖性。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例中的分布式雷达成像系统集合构型图。

图3为本发明实施例中的目标原始场景图。

图4为本发明实施例中几何构型a空间谱分布图。

图5为本发明实施例中采用music方法在几何构型a下的成像结果图。

图6为本发明实施例中采用本发明方法在几何构型a下的成像结果图。

图7为本发明实施例中几何构型b空间谱分布图。

图8为本发明实施例中采用music方法在几何构型b下的成像结果图。

图9为本发明实施例中采用本发明方法在几何构型b下的成像结果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例做进一步的说明。

请参阅图1，本发明提出了一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法，通过以下步骤实现：

s1、根据发射信号和回波信号，构造滤波因子，得到频域回波信号和空间谱分布。

本实施例中，分布式雷达成像系统几何关系如图2所示，原始成像场景中的5个目标点，其布设方式如图3所示。下表1和表2分别为雷达系统参数和对比参数表。

表1分布式雷达系统参数表

表2系统比较参数表

本实施例中，采用表2中两组参数进行对比。

本实施例中，分布式阵列雷达包括m个发射机和n个接收机，在球坐标中，第m个发射机的位置为第n个接收机的位置为目标散射点的位置为其中，及分别表示发射机、接收机及点目标的斜距、俯仰角及方位角。

本实施例在二维成像场景下进行，有m＝4个发射机均匀处在工作距离100km、俯仰角为0°、方位角为0°～5°的位置上，发射带宽为b＝30mhz、载频为fm＝8ghz的窄带信号，第m个发射信号为：

其中，um(t)、fm∈[-b/2,b/2]及φm分别表示第m个发射机的幅度包络、发射信号载频及初始相位，不同发射信号的幅度包络相互正交，幅度包络满足有n＝4个接收机均匀处在工作距离10km、俯仰角为0°的位置上，几何构型a的方位角处在90°～95°，几何构型b的方位角处在135°～140°。第m个发射信号经过目标点反射后，被第n个接收机接收，接收信号表示为：

其中，ω表示二维成像区域，σ(r)表示在极坐标系内场景中点的目标散射系数，表示发射信号经目标点反射后的时间延迟，dmn表示信号传播距离，nmn(t)表示加性高斯白噪声。

将回波信号gmn(t)和发射信号sm(t)处理后构造滤波因子，滤去与积分变量r无关的部分，得到频域回波信号ymn(f)

其中，σxy表示直角坐标系内r＝(x,y)位置处的目标散射系数，nmn(f)表示加性高斯白噪声的频谱，和表示分布式雷达二维空间谱，表示为

其中，c表示电磁波的传播速度。

s2、构建分布式阵列雷达测量矩阵，融合多成像通道的频域回波信号，将频域回波信号转化为矩阵形式。

本实施例中，矩阵h为分布式阵列雷达测量矩阵，由发射机、接收机和成像场景的相对位置以及发射信号的形式决定。

本实施例中，将成像场景划分为k＝kx×ky＝40×40个目标点，发射信号带宽内采样点数为ws＝100，采样点分别为第k(k＝1,2,,k)个目标点的目标散射系数为σk，将所有目标散射系数依次排列为列向量形式，即

σ＝(σ1,σ2,…,σk)^t。(5)

其中，(·)^t表示转置运算。

融合4个发射机和4个接收机构成的4×4个成像通道的回波信号，式(3)表示为矩阵形式

y＝hσ+n。(6)

其中，y＝(y11,y12,...,y1n,y21,...,ymn)^t表示回波矢量矩阵，h＝(h11,h12,...,h1n,h21,...,hmn)^t表示分布式阵列雷达测量矩阵，n表示噪声矩阵；具体为：

其中，(ws＝1,...,ws；k＝1,...,k)。

由式(3)可得，接收机接收的回波数据与目标散射系数之间存在着傅里叶变换对的关系；由式(3)和式(4)可得，发射信号带宽b以及发射机和接收机的方位相对位置共同影响空间谱的分布和成像效果。其综合影响的效果可以通过空间谱分布分别在kx和ky上的投影宽度来反映。所以，在相同条件下，空间谱在二维波数域轴上的投影尽可能达到最大时，对应的两维分辨率越高，此时对应的构型为较优的构型。本发明通过分析空间谱的分布以确定构型的优劣，并在构型不佳的情况下提出了一种分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法。

s3、构建自相关矩阵，迭代自适应目标散射系数反演。

本实施例中，采用本发明所提出的分布式阵列雷达迭代自适应高分辨成像方法进行对比分析，如表2所示，分别对接收机方位角位于90°～95°的几何构型a和接收机方位角处在135°～140°的几何构型b进行成像，上述两种配置方式所对应的空间谱填充样式如图4和图7所示，几何构型a的空间谱填充更加均匀。

构建自相关矩阵r

其中，hk表示矩阵h的第k列数据，矩阵p＝diag(p1,p2,...,pk)，pk＝|σk|²；定义代价函数为

其中，qk＝r-pkhk(hk)^h表示相关矩阵；初始化矩阵p为单位矩阵，对于k＝1,2,...,k，采用最小二乘法得到目标点散射系数为

由式(11)可知，每经过一次迭代，自相关矩阵r都将被更新，目标散射系数迭代自适应收敛，降低了分布式阵列雷达的构型依赖性。

本实施例中，回波的信噪比为15db，几何构型a和几何构型b的所对应的空间谱分布分别如图4、7所示，由图可知几何构型a的分布在波数域横纵轴上的投影均比几何构型b的宽，在相同条件下几何构型a相比几何构型b能够获得更高的二维成像分辨率，图5和图8是利用基于谱估计的music算法的成像结果，图6和图9是本发明方法的成像及结果。由成像结果可知，相比于传统的谱估计方法，本发明方法能够在较差的构型下保持良好的成像结果，具有一定的构型适应能力。

s4、输出目标成像结果。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。