基于阵列化光学模数转换的微波视觉成像并行处理方法及装置

本发明涉及微波成像领域和光学信号处理领域，具体是一种基于阵列化光学模数转换的微波视觉成像并行处理方法及装置。

背景技术：

1、随着现代信息社会的发展，无论是在军事领域还是日常生活中，图像传感扮演着越来越重要的角色，图像的成像效果也向着高分辨率，大尺寸全景等方向发展。其中，光学成像凭借光波极短的波长能实现小孔径的探测，从而得到高分辨率的图像；而微波成像则因为微波相较于光波的巨大的波长，难以实现高的成像分辨率。但是，也正是由于光波波长极短，光波的穿透能力太差，不仅容易被墙体等障碍物遮挡，在雾霾，下雨等恶劣天气情况下光波的传输衰减都非常严重，导致成像效果急剧下降；同时，在夜晚等光照条件不足的情况下也难以进行光学成像。与之相反的是，微波成像具有高稳定性，能够实现全天候的工作，并且由于微波的穿透性，即使在多障碍物条件下，微波成像也能实现稳定的成像效果。因此，高性能的微波成像逐渐成为现代的遥感探测的一个重要发展方向。

2、传统的微波成像技术为了实现高分辨率，一方面需要长的合成孔径，另一方面需要大的信号带宽。在前者的理论基础上，微波成像方法衍生出了合成孔径成像，大口径的射电望远镜成像等技术，尽管它们通过增大虚拟孔径或是实际孔径来提高成像质量，但是构建成本和使用场景都限制了分辨率和灵活性的进一步提高。而提高信号带宽则受到传统电学器件的电子瓶颈的限制，尤其是电磁接收后端的模数转换器，其接收带宽和采样速率通常只能满足ghz带宽以内的信号接收，从而将成像的分辨率限制在分米量级。时空频多维信号的微波成像方法为解决微波成像的孔径问题提供了另一种思维视角。该方法在时间和频率维度对传统的微波探测电磁信号进行了拓展，从而使得接收孔径不再局限于空间的差异性，通过对时空频多个维度差异性的提取等效地增加了虚拟接收孔径。然而，时空频差异性的增加也带来一些其它的问题，一方面，多维信号差异性的提取需要庞大的计算量，需要大规模的硬件计算资源的支持；另一方面，频率维度的信号差异性同样增加了接收系统的接收带宽要求，受到传统电学器件电子瓶颈的限制。

3、光学模数转换方法基于光学信号处理方法，能够克服宽带接收中电学器件电子瓶颈的限制。由于光波的载波频率远大于微波载波频率，微波信号的大带宽对应着光波信号的窄带宽，光学器件不会受到类似电学器件的带宽限制，因此光学模数转换方法将宽带信号调制到高速光脉冲信号上，通过光学器件将高速脉冲转换为多路的低速光脉冲，减小了每一路上的微波信号带宽，从而能够缓解了后端电学器件的带宽压力。另一方面，光学模数转换方法经过长时间的研究，虽然已经有多种不同的具体实现方法，但这些方法都保留了多通道并行输出的特点，为解决多维信号差异性信息提取的大计算量所面临的大规模硬件资源问题奠定了基础。例如，通道交织光学模数转换方法通过级联的调制器将单路输入转换为多路的并行输出；时间波长交织光学模数转换方法通过波分复用器将单路输入转换为多路并行输出。多路的并行输出使得传统的所有数据量在单个计算单元上进行计算的方式可以转换为在多个计算单元上对多维信号进行多个维度的并行化处理，从而解决单个计算单元的大数据量计算硬件资源不足的问题。

4、因此，基于光学模数转换方法对多维微波信号进行接收，并根据光学模数转换方法多路输出间的相互关系实现微波信号在多个维度上的并行化处理方法，达到微波视觉成像的目的对于高分辨率的微波成像和现代遥感探测具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对微波视觉成像面向实用化时遇到的宽带接收和大数据量计算的问题，提出一种基于阵列化光学模数转换方法的微波视觉成像的并行处理方法及装置，通过光学模数转换方法的宽带接收优势实现宽带微波信号接收，从而丰富微波视觉成像中频率维度的信号差异性，另一方面，根据光学模数转换的多通道并行输出特性和输出信号之间的相互关系将原有的数据整体计算转换为分布式的并行计算，减小单个计算单元中的计算量，提高微波视觉成像的实时性与实用性。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种基于阵列化光学模数转换的微波视觉成像并行处理方法。通过引入光学模数转换作为微波视觉成像的电磁信号接收方法，该方法进一步提高了微波视觉成像在频率维度的差异性，从而提高了成像的分辨率；另一方面，该方法在光学模数转换多路并行输出特点的基础上，结合多路输出之间的相互关系，对微波视觉成像进行了并行化处理的改进，通过将成像的处理过程分为在多个维度上的并行处理，减小了在每个处理流程中每一个计算单元的计算量，从而减小计算单元的硬件资源压力。该方法具体可以分为以下步骤：

4、步骤1：搭建阵列化微波视觉成像收发装置，包括阵列化的微波信号发射平台，阵列化的微波信号接收平台以及多维微波信号处理平台，其中，阵列化的微波信号发射平台有以下部分组成：1)任意波形基带信号发生模块、2)射频上变频模块、3)射频发射链路调理模块、4)发射天线阵列；阵列化的微波信号接收平台的组成包括：5)接收天线阵列、6)射频接收调理链路模块、7)光学模数转换接收模块；多维微波信号处理平台包括：8)并行传输单元模块，9)并行计算单元模块。在发射阵列端，不同发射阵元发射具有时空频多维度差异性的射频信号，其中，时间维度的差异性表现在不同的发射时刻，频率维度的差异性体现在不同的射频载频，空间维度的差异性体现在不同的发射阵元空间位置；在接收阵列端，通过光学模数转换对具有多维差异性的信号进行接收，并通过并行输出的方式在处理平台中进行并行化的处理。

5、步骤2：对多维微波信号的微波视觉成像并行处理可以分为在不同维度上进行分别的并行化处理。首先在时间维度进行并行化处理。每个阵元上接收到的阵列信号可以表示为rsi(t)，其中si表示对应于第i个空间维度的接收阵元，则利用光学模数转换方法对信号rsi(t)进行多通道的并行接收，则第j个通道的信号可以表示为rsi(tj)，其中tj表示第j个通道对应的时间维度。对每个接收阵元的多通道输出进行时间维度上的并行处理，将不同发射阵元的信号进行分离，该过程可以表示为：

6、

7、其中，xsi(tj)表示第i个空间阵元的接收信号并行处理后在第j个时间维度上的输出结果，wj,k表示j，k相应的权值常量，r`表示发射阵元参考信号；

8、

9、步骤3：对时间维度并行处理后的结果xsi(tj)进行傅里叶变换从而在频率维度上实现并行化处理。傅里叶变换后的结果可以表示为fsi(fj)，其中fj表示在频率维度上进行并行处理所需要划分的第j个频率子空间，则在频率维度上进行并行处理可以表示为：

10、

11、其中，ak表示第k个频率子空间所需要补偿的幅度常数，表示第k个频率子空间所需要补偿的相位常数。

12、步骤4：在空间维度上进行并行化处理得到相应的空间频谱结果。空间频谱的坐标(fxl，fyl)与空间子空间和频率子空间存在耦合关系，si与fk满足对应的耦合方程gl(s，f)＝0，因此在空间维度上并行处理得到空间频谱结果的过程可以表示为：

13、

14、其中，p表示相应空间频谱坐标下的结果值，hi,k表示针对第i个空间维度和第k个频率维度上的运算算符。

15、步骤5：对得到的空间频谱结果进行反傅里叶变换得到微波视觉成像的结果。

16、所述的光学模数转换方法包括但不限于通道交织光学模数转换方法，时间波长交织光学模数转换方法，并行采样光学模数转换方法。

17、所述的发射信号频段包括但不限于c波段，s波段，x波段，ku波段，ka波段和毫米波波段。

18、所述的计算单元包括但不限于fpga，光学计算核，cpu。

19、所述的发射信号形式包括但不限于线性调频信号，跳频信号，点频信号。

20、所述的基带信号产生包括但不限于任意波形发生器，宽带微波光子信号产生。

21、与现有技术相比，本发明方法具有以下优点：

22、1.结合光学模数转换方法作为微波视觉成像的接收方式，提高了接收的信号带宽，从而增加了成像中的频率维度差异性，提高成像的分辨率。

23、2.在光学模数转换方法多通道并行输出的特点上，结合多个通道间信号的相关性，利用多个维度的并行处理方法减少了微波视觉成像在硬件具体实现上的数据量压力，提高了微波视觉成像的实用性。

24、3.通过并行处理的方法，降低了单个计算单元硬件的数据处理要求，从而减少了计算单元硬件所需要的计算单元和存储单元的数量，降低了硬件制造的工艺难度和工艺成本。