一种用于自旋目标的单频雷达成像方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及雷达目标成像领域，尤其涉及一种用于自旋目标的单频雷达成像方 法。
【背景技术】
[0002] 以下对本发明的相关技术背景进行说明，但这些说明并不一定构成本发明的现有 技术。
[0003] 在二维雷达成像中通常采用距离多普勒、滤波逆投影等成像算法完成目标二维图 像的重建。但是，距离多普勒、滤波逆投影等成像算法不仅要求雷达回波的方位向包含一定 的合成孔径角数据，而且要求雷达回波的距离向包含一定带宽的数据。但是，有时候采集的 雷达回波数据并不满足上述要求，比如连续波雷达回波数据、单频自旋目标的雷达回波数 据。其中，连续波雷达回波一般为单频，没有带宽。单频自旋目标的雷达回波不仅没有带宽， 而且强散射中心的多普勒频移是变化的。因此，对于连续波雷达回波数据和单频自旋目标 的雷达回波数据而言，距离多普勒和滤波逆投影等成像算法不再适用。
[0004] 针对现有技术中存在的上述问题，亟需一种既能适用于宽角度连续波雷达回波， 又能适用于单频自旋目标的雷达回波的成像算法。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提出一种用于自旋目标的单频雷达成像方法，既能够解决宽角 度连续波雷达回波的成像问题，又能很好的解决自旋目标的成像问题，在雷达目标的检测 和识别中有着较强的实用价值。
[0006] 本发明的用于自旋目标的单频雷达成像方法，包括：
[0007] S1、将获取的目标在所有方位角下的雷达回波划分为N个子孔径，对每个子孔径内 的雷达回波作傅里叶变换，获取每个子孔径内散射强度的横向分布；
[0008] S2、对获取的N个子孔径内散射强度的横向分布进行RADON(拉东)逆变换，重建目 标的第一图像；
[0009] S3、根据重建的目标的第一图像，利用CLEAN算法重构目标的第二图像;其中，N为 大于〇的自然数，并且假设在每个子孔径内多普勒频移不变。
[0010]优选的，在步骤S1中，所述子孔径内散射强度的横向分布为：
[0012]其中，F(f，x)为子孔径内散射强度的横向分布，Μ为每个子孔径所包含的方位角的 个数，f为雷达回波的载频，为子孔径所包含的第m个方位角，c为真空中的光速。
[0013]优选的，步骤S3具体包括:S31、在当前目标的第一图像中提取最大散射强度对应 的位置坐标(為,爲），并记录第i个目标散射点的位置;其中，i为大于等于1的自然数；
[0014] S32、重构第i个目标散射点对应的单位散射幅度下的雷达回波T(f，0)，并根据最 小范数准则估计所述第i个目标散射点的后向散射系数斤，：
[0017] 其中，為、A为第i个目标散射点的位置坐标，f为雷达回波的载频，Θ为方位角，c 为真空中的光速，S(f，0)为当前目标的雷达回波；
[0018] S33、从当前目标的雷达回波S(f，0)中去除第i个目标散射点的影响因子，获取S'
[19] ，以及与3'（10)对应的回波能量1'^0);
[0019] 8'(?\θ) = 8{/,θ)-σΤ(/,θ)；
[0020] S34、当回波能量l'（f，0)低于预设的门限阈值Ith时，利用记录的目标散射点的位 置重构目标的第二图像。
[0021] 优选的，步骤S34还包括：当回波能量Ι'α，θ)高于预设的门限阈值时，将去除第i 个目标散射点的第一图像作为当前目标的第一图像，将s'α，θ)作为当前目标的雷达回波， 并再次执行步骤S31~S33。
[0022] 优选的，在步骤S33之后、在步骤S34之前，还包括:获取S'（f，Θ)对应的回波能量Γ (f，9)，
[0023] I，（f，0)=S，（f，9)*S，*(f，9);
[0024] 其中，S'*(f，0)为S'（f，0)的共辄。
[0025]优选的，每个子孔径的角度β满足：
[0027]其中，λ为入射波长，La为目标的横向尺寸，Lr为目标的径向尺寸。
[0028] 优选的，所述预设的门限阈值为重建的目标的第一图像的总能量的0.5%或1%。
[0029] 在步骤S1之前还包括:获取目标在所有方位角下的雷达回波。
[0030] 本发明的用于自旋目标的单频雷达成像方法包括:将获取的目标在所有方位角下 的雷达回波划分为N个子孔径，对每个子孔径内的雷达回波作傅里叶变换，以获取每个子孔 径内散射强度的横向分布;对获取的N个子孔径内散射强度的横向分布进行RADON逆变换， 以重建目标的第一图像;根据重建的目标的第一图像，利用CLEAN算法重建目标的第二图 像。根据本发明，既能解决宽角度连续波雷达回波的成像问题，又能很好的解决自旋目标的 成像问题。本发明的方法在雷达目标的检测和识别中有着较强的实用价值。
【附图说明】
[0031] 通过以下参照附图而提供的【具体实施方式】部分，本发明的特征和优点将变得更加 容易理解，在附图中：
[0032] 图1是本发明的用于自旋目标的单频雷达成像方法的流程图；
[0033]图2是RADON变换的原理示意图；
[0034] 图3是本发明的CLEAN算法的流程图；
[0035] 图4是本发明一个具体实施例中仿真目标的位置示意图；
[0036]图5是本发明一个具体实施例中获取的第一图像；
[0037] 图6是本发明一个具体实施例中获取的第二图像。
【具体实施方式】
[0038] 下面参照附图对本发明的示例性实施方式进行详细描述。对示例性实施方式的描 述仅仅是出于示范目的，而绝不是对本发明及其应用或用法的限制。
[0039] 虽然参照示例性实施方式对本发明进行了描述，但是应当理解，本发明并不局限 于文中详细描述和示出的【具体实施方式】，在不偏离权利要求书所限定的范围的情况下，本 领域技术人员可以对所述示例性实施方式做出各种改变。
[0040] 针对连续波雷达回波、单频自旋目标的雷达回波不能采用距离多普勒、滤波逆投 影等成像算法的问题，本发明提供了一种用于自旋目标的单频雷达成像方法。本发明的主 要思路是，将目标的所有方位角下的雷达回波划分为N个子孔径，并假设每个子孔径内多普 勒频移不变，进而对每个子孔径内的雷达回波作傅里叶变换，获取每个子孔径内散射强度 的横向分布;对获取的N个子孔径内散射强度的横向分布进行RADON逆变换，重建目标的第 一图像，即得到目标的粗糙像;根据重建的目标的第一图像，利用CLEAN算法重构目标的第 二图像，即得到目标的精确像。本发明的成像算法在雷达目标的检测和识别中有着较强的 实用价值。
[0041] 下面结合附图详细说明本发明实施例的技术方案。本发明实施例提供的用于自旋 目标的单频雷达成像方法，始于步骤S1。
[0042] 在步骤S1中，将目标在所有方位角下的雷达回波划分为N个子孔径，对每个子孔径 内的雷达回波作傅里叶变换，获取每个子孔径内散射强度的横向分布。
[0043]在具体实施时，在步骤S1之前，还包括:预先获取0°~360°范围内自旋目标在所有 方位角下的雷达回波。一般的，获取雷达回波主要有两种方式:实际测量和仿真计算。由于 在宽角度范围内目标的强散射中心的多普勒频移会发生变化，因此将0°~360°下的雷达回 波划分为N个子孔径，N为大于0的自然数。当子孔径的角度较小时，可以认为强散射中心的 多普勒频移近似不变。因此，在划分子孔径时，Ν的取值还需满足每个子孔径内多普勒频移 不变的假设。比如，在满足上述假设的情况下，可将360°分成36份，即每个子孔径为10°。优 选的，每个子孔径的角度β满足：
[0045] 其中，λ为入射波长，La为目标的横向尺寸，Lr为目标的径向尺寸。
[0046] 下面对在每个子孔径内的雷达回波可以做傅里叶变换的原理进行详细说明。假设 目标包含K个散射点，则在远场条件下，雷达工作在单频状态下的基频回波表达式为：
[0048]其中，f为雷达回波的载频，Θ为入射方位角，ok为第k个散射点的后向散射系数， (Xk，yk)为第k个散射点的位置坐标。
[0049]当入射方位角Θ较小时，sin0 ? 0，c〇s0 ? 1，因此，所述基频回波表达式可简化为：
[0051]从简化后的基频回波表达式可看出，处和0构成了傅里叶变换对，即可将不同方位 角下的雷达回波S(f，0)通过傅里叶变换得到目标散射强度的横向分布。因此，当子孔径的 角度β较小时，可对每个子孔径β内的雷达回波作傅里叶变换。傅里叶变换后得到的散射强 度的横向分布F(f，x)为：
[0053 ]其中，F (f，X)为散射强度的横向分布，Μ为每个子孔径所包含的方位角的个数，f为 雷达回波的载频，为子孔径所包含的第m个方位角，为第m个方位角下目标的后向散射系 数，c为真空中的光速。
[0054] -般的，在得到N个子孔径内散射强度的横向分布F(f，x)后，可由N条横向分布曲 线组成散射点的横向分布历程图，即散射强度随方位角、横向距离的变化图像，以便直观、 清晰的显示散射强度随方位角、横向距离的变化。
[0055]在步骤S2中，对获取的N个子孔径内散射强度的横向分布F(f，x)进行RADON逆变 换，重建目标的第一图像。
[0056]下面结合图2先对RADON变换进行说明，然后对步骤S2中采用RADON逆变换重建目 标的第一图像的原理进行说明。
[0057] RAD