一种实现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达成像技术领域，它特别设及扫描雷达方位向超分辨成像方法。
【背景技术】
[0002] 目前，雷达前视高分辨成像技术在军用和民用上都有着广泛的应用需求。实现雷 达平台正前视区域的高分辨成像，可W在对地捜索、对海探测与成像、远距离侦察、物资空 投、地形匹配、对地攻击、地形跟随、飞行器自主着陆、导弹末制导等领域发挥巨大的作用。
[0003] 雷达前视高分辨成像要求图像在距离向和方位向同时具有高分辨率。距离向高分 辨可通过发射大时宽带宽积的线性调频信号，然后对距离向回波进行脉冲压缩技术处理W 实现距离向的高分辨。而对于方位向，目前技术成熟的合成孔径雷达成像技术和多普勒波 束锐化成像技术均可W实现高分辨成像，但不适用于前视区域。实波束扫描雷达在平台运 动的同时扫描目标场景，利用波束掠过目标的时间先后关系，对回波信号进行处理，可W实 现对雷达平台正前视区域的高分辨成像。
[0004] 根据扫描雷达成像原理，雷达方位向的分辨能力受到探测距离和天线孔径参数的 制约，探测距离越长，天线尺寸越小，方位分辨率越低。提高实波束雷达方位分辨率最直接 的方法是增加雷达天线尺寸，但是由于雷达体积、重量和其他一些物理因素的制约，无法通 过安装大孔径天线实现方位高分辨。因此，必须通过信号处理的方式突破成像系统固有 的分辨率极限，实现方位高分辨成像。文献"化angY,化aY,化angY,etal.Real-beam scanningradarangularsuper-resolutionviasparsedeconvolution.Geoscienceand RemoteSensingSymposiumQGARS巧，20141 邸EInternational.I邸E, 2014:3081-3084"从 信号处理的角度出发，把实波束雷达方位向回波信号建模成天线方向图与原始场景中目标 方位向散射系数的线性卷积模型。因此可W通过反卷积的方法在图像域重建目标信息。
[0005] 由于天线系统具有低通特性，加剧了卷积反演问题的病态程度，输入信号通过成 像系统后会丢失能更加准确描述成像场景细节的高频成分。针对该一问题，文献"Weijun C,NanjingL,JiaoD,etal.Investigationonspectrumestimationextrapolation methodofantennameasurement.AntennasandPropagation(ISAP), 2014Internat ionalSymposiumon.I邸E, 2014:9-10"提出了一种基于谱估计的非直接式时域测量 方法，利用频谱外推的性质拓宽了主瓣的宽度，从而提高了时域的分辨率，消除了多径 效应的影响。但是该方法只是应用在天线测量中，未设及恢复图像场景的应用。文献 "ZhaY,HuangY,YangJ,etal.AnimprovedRichardson-Lucyalgorithmforradar angularsuper-resolution.RadarConference, 2014IE邸.I邸E, 2014:0406-0410"提出 了一种改进的化chard-Lucy算法，该方法基于贝叶斯方法进行卷积反演，正则化参数的 引入可W有效的抑制噪声放大，但是该方法需要计算正则化参数，迭代参数选取基于固定 点迭代方法，不能最大程度的拓宽频谱。文献"ZhaY,化angY,SunZ,etal.Bayesian DeconvolutionforAngularSuper-ResolutioninForward-LookingScanning Radar[J].Sensors, 2015, 15(3) :6924-6946"提出了一种基于贝叶斯理论的反卷积方法，假 设噪声由两个独立的分量组成并设定信号服从拉普拉斯分布，该种方法可w有效的实现方 位向超分辨成像，但是方法设及的正则化参数需要手动选择，具有一定的复杂性。
【发明内容】
[0006] 为了解决上述问题，本发明提供了一种将扫描雷达的方位向回波建立为雷达天线 方向图和目标散射系数的卷积模型，然后利用卷积反演的方法实现方位向超分辨成像的实 现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法。
[0007] 本发明的一种实现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法，包括如下步骤：
[000引步骤一、前视扫描雷达回波建模；
[0009] 步骤二、距离向脉冲压缩处理；
[0010] 步骤S、距离走动的判定；
[0011] 步骤四、距离走动的校正；
[0012] 步骤五、扫描雷达方位向回波建模；
[0013] 步骤六、基于最大后验概率准则的卷积反演。
[0014] 优选地，所述步骤一是根据雷达系统的几何关系和信号发射接收的过程，导出前 视条件下场景中目标到雷达天线的距离历史，建立前视回波的时域模型。
[0015] 优选地，所述步骤一的具体过程为，设发射信号的载频为f。，脉冲重复时间为PRI 的线性调频信号；波束俯仰角为0 ;目标方位角为4 ;载机的速度为V;载机平台与场景中 位于（X，y)点处目标的距离，记为R(t);设场景目标到雷达的初始斜距为拆;经过时间t， 目标到载机平台的瞬时斜距可W表示为：
[0019] 其中，rect( ?)代表距离向脉冲矩形包络，T是快时间，Tf是脉冲时宽，Kt为调频 斜率。对于成像区域Q，回波可W表示为发射信号与目标的卷积加上噪声的结果，其解析表 达式可W写成：
[0020]
(3)
[002U其中，0 (x，y)为点（x，y)处目标的散射函数；《,(?)为天线方位向方向图函数； 口。。是天线方位角初始时刻；Tp是目标在3地天线波束宽度的驻留时间；C是电磁波传播速 度；ni(T，n)为回波中的噪声；对回波进行离散化处理，（1)可W表示为：
[0022] (4)
[002引其中，E是求和运算，N2(t,n)是ni(T,n)的离散化形式。
[0024] 优选地，所述步骤二是根据脉冲压缩原理，构造距离向脉冲压缩频域参考信号函 数；将回波信号沿距离向进行FFT时域变为频域，在距离频域一方位时域中与参考函数相 乘，再反变换到二维时域中，实现回波信号在距离向的脉冲压缩。
[0025] 优选地，所述步骤=的判定过程为：根据步骤一中的瞬时距离表达式，成像区域 Q中的点（X，y)在时刻t与雷达平台之间的距离历史可W表示为：
[0026]
(5)
[0027] 对斜距历史R(t)在t=0处进行泰勒级数展开，可W得到：
[002引
[0029] 斜距历史可W近似为：
[0030] R(t) ^ R〇-Vtcos 0 cos <1) (7)
[0031] 可得距离走动量为：
[003引AR = VT日cos 0 cos<l)做
[0033]其中，为波束扫描驻留时间，目bet。为3地波束宽度，《为天线扫描速度； (0
[0034] 设距离单元为：
[0035]
(9)
[0036] 其中，f；为距离向采样率；若有直接进入步骤五；若^ >^'需要进 行距离走动校正进入步骤四。
[0037] 优选地，所述步骤四的校正过程为；对数据g3(T，n)进行尺度变换，在频域上乘 W相位补偿因子
，最后再进行距离向上的反变换得到回波的时 域函数，消除距离走动后，回波信号的表达式如下：
[00%] (10)
[0039] 其中，N4(t,n)是g3(T，n)进行距离走动校正后引入系统的总噪声。
[0040] 优选地，步骤五的过程为，在步骤=或四的基础上，建立扫描雷达方位向回波模 型；具体过程如下：
[0041] 根据步骤一，对距离向和方位向进行了离散处理；其中，场景回波距离向采样点数 记为Nf;方位向采样点数记为N扫描雷达成像区域的方位时间向量记为：
[0042]Ta=[-PRI?Na/2，-PRI?饥/2-1)，…，PRI?饥/2-1)] (11)
[0043] 距离向时间向量记为：
[0044] Tr= [-1/f S ?Nr/2,-1/fs ?(Nr/2-l)，…，1/fs ?(Nr/2-l)](。）
[0045] 其中t为距离向采样率；
[0046] 公式（10)可W转化成矩阵与矩阵的运算形式，转化后为：
[0047]g=Hf+N； (13)
[0048]其中；
[0049]
[0052]其中，上标T表示转置运算；K为目标的数目，有K=M+kl，L为天线方向图的采 样点数；
[0化3] 另具有已证明关系成立的公式如下：
[0054]
(17)
[0055] 其中，E{ ?}表示期望值运算；因此，（13)中的卷积矩阵H结构如下：
[0056]
(18)
[0057] 其中，矩阵H为一个NaXK的矩阵；其中h=化I，h2,…，hL)T，hi声0，1 = 1，…，L 为天线方向图向量。
[005引优选地，步骤六过程为，公式（13)，根据贝叶斯理论，回波数据的后验概率可W表 示为：
[0059]
(19)
[0060] 其中，p(f|g)，p(g|f)和P讯分别代表回波数据的后验概率，似然函数和先验概 率.
[0061] 回波数据是已知数据，通过最大化公式（19)的右边得到：
[0062]
(20)
[006引其中，/为目标信息在最大后验概率准则下得到的解；
[0064]根据回波数据中与目