基于卷积反演原理的扫描雷达前视角超分辨方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达成像技术领域，它特别涉及扫描雷达前视成像。
【背景技术】
[0002] 雷达平台前视成像在精确制导、飞行器自主着陆、地形回避和物资空投等军用和 民用领域具有巨大的应用价值。由于前视区域是合成孔径雷达的成像盲区，因此，通常采 用天线扫描成像的方式获得前视探测区域的实孔径回波图像。同时受制作工艺和安装平 台尺寸限制，很难利用大孔径天线实现较高的角分辨率。因此，必须采用信号处理的方式改 善扫描成像区域的方位角分辨率。通过对方位向回波建模发现，扫描雷达角超分辨问题可 以在数学上理解为，已知方位维回波信号和卷积测量矩阵，求解目标场景分布的逆问题，因 此，有关参考文献提出基于最小二乘原理和反卷积理论的方法，实现扫描雷达的方位角超 分辨。
[0003] 其中，文献 "Zhang, Y·，Huang, Y·，Zha，Y·，Wu，J.，&Yang，J. (2014, July). Weighted least squares method for forward-looking imaging of scanning radar. In Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)，2014 IEEE International (pp. 714-716). IEEE. "提出一种前视超分辨成像方法，该方法通过构造关于 求解目标场景离散向量的加权最小二乘方程，并引入对角加载技术，实现对成像区域内目 标的幅度和位置准确估计，但是此方法需要利用多个扫描回波来实现对协方差矩阵的准确 估计，在高速运动平台下该要求很难被满足。
[0004] 其次，文献 "Zhang, Y.，Zhang, Y.，Li, W.，Huang, Y.，&Yang, J. (2013, July) · Angular superresolution for real beam radar with iterative adaptive approach. In Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS), 2013 IEEE International (pp. 3100-3103). IEEE. "在另一种加权最小二乘准则下，提出一种实现扫描 雷达成像的迭代自适应角超分辨方法，该方法利用加权向量，逐点对每个目标场景分布单 元进行估计，迭代获得高精度的超分辨处理结果，然而由于该方法每次只对单个采样点进 行估计，因此处理效率较低，会影响算法的工程实用性。
[0005] 此外，文献 "Li, D.，Huang, Y.，&Yang，J. (2011，October) · Real beam radar imaging based on adaptive Lucy-Richardson algorithm. In Radar(Radar), 2011 IEEE CIE International Conference on (Vol. 2, pp. 1437-1440) .IEEE."根据扫描雷达成像的卷 积模型，提出一种卷积反演方法，该方法在假设噪声服从泊松分布和目标服从均匀分布的 基础上建立目标函数，推导出迭代算法，虽然该方法一定程度上提高了角分辨率，然而由于 算法只利用了最少的目标分布先验信息，因此，提高的角分辨率倍数有限，同时该算法在低 信噪比下性能受到很大影响。
【发明内容】
[0006] 针对【背景技术】中存在的问题，本发明提出一种基于卷积反演原理的扫描雷达前视 角超分辨方法，将脉冲压缩和运动补偿后的扫描雷达的方位向回波信号，建模成天线方向 图与前视成像场景的卷积模型，再利用卷积反演算法实现前视角超分辨成像。
[0007] 本发明的技术方案是：基于卷积反演原理的扫描雷达前视角超分辨方法，首先对 回波信号进行距离维脉冲压缩和距离走动校正，随后将前视方位向回波建模成天线方向图 与目标分布场景的卷积模型，并根据噪声特性和目标分布特性建立目标函数和推导迭代表 达式，通过迭代运算得到扫描雷达前视角超分辨成像。
[0008] 进一步地，Sl :根据运动平台雷达与前视成像区域内目标的几何运动关系来建立 二维回波信号模型；
[0009] S2 :根据发射信号构建脉冲压缩参考信号，对回波进行距离维脉冲压缩；
[0010] S3 :根据运动平台雷达与目标间的斜距历史构建距离走动校正函数，并根据距离 走动校正函数对由步骤S2得到的距离维脉冲压缩后的回波信号，进行距离走动校正；
[0011] S4 :根据由步骤S3得到的回波信号，以及构造卷积测量矩阵建立回波信号卷积模 型；
[0012] S5 :采用泊松分布和Ip范数来表征噪声和目标的分布特性，通过建立目标函数并 推导获得反演原始场景目标分布的迭代表达式，通过对迭代表达式求解得到扫描雷达前视 角超分辨成像。
[0013] 更进一步的，步骤S5所述迭代表达式为：
[0014]
(16；
[0015] 其中，1+1和1为迭代次数，W为卷积测量矩阵，g为方位回波信号向量，X为前视 成像区域内离散化采样向量，（·） T为转置运算。
[0016] 更进一步地，当前距离单元的两次迭代结果的均方差小于或等于设定值时，中止 迭代，记录当前迭代得到的该组复原场景为当前距离单元原始目标分布，并依次处理整个 前视扫描区域剩下的距离单元，得到扫描雷达前视角超分辨成像；否则继续进行下一次迭 代。
[0017] 本发明的有益效果：本发明的基于卷积反演原理的扫描雷达前视角超分辨方法， 通过使用泊松分布和I p范数分别表征噪声和目标的分布特性，通过建立和推导目标函数的 最优解获得复原原始场景目标分布的迭代方程，并逐个距离单元对目标区域进行处理，实 现整个成像区域的方位超分辨成像，本发明的方法能够突破天线孔径对角分辨率的制约， 获得高精度目标位置信息。
【附图说明】
[0018] 图1是本发明提供方法的流程框图。
[0019] 图2是本发明前视扫描雷达成像运动几何模式。
[0020] 图3是雷达天线方向图。
[0021] 图4是仿真场景图。
[0022] 图5是实波束回波信号。
[0023] 图6脉冲压缩后的回波信号。
[0024] 图7是距离走动校正和加入噪声后的回波信号。
[0025] 图8是本发明方法处理后的扫描雷达成像结果图。
【具体实施方式】
[0026] 为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本
【发明内容】
进一 步阐释。
[0027] 本发明采用仿真实验来论证所提的雷达角超分辨方法的可行性和有效性。本发明 的所有步骤、结论都在Matlab2012仿真平台上验证正确。
[0028] 如图1所示，本发明的基于卷积反演原理的扫描雷达前视角超分辨方法，包括以 下步骤：
[0029] Sl :前视扫描雷达回波建模，本发明根据运动平台雷达与前视成像区域内目标的 几何运动关系来建立二维回波信号模型，采用运动平台前视扫描成像几何模式，如附图2 所示。平台运动及天线扫描成像参数如表1所示。本方案步骤中采用的目标的位置如图4 所示。
[0030] 根据图2给出的扫描雷达前视成像运动几何模型以及表1给的参数和图4所示 的仿真场景。假设载机平台运动速度为V，天线顺时针扫描场景；由于各距离单元的方位 回波的信号模型均为天线方向图与目标分布的卷积模型，因此，以距离单元Rc为例，建立回 波信号。假设初始时刻，在距离单元Rc处分布目标P nOi= 1，2, *··，Ν)。目标和雷达之间 的方位角对应的为θη(η=1，2, "·，Ν)。选取目#Ρη讨论运动作用距离与时间的变化关 系，经过时间t，目标Pn与运动平台间的距离记为R n(t);目标到雷达之间的斜距历史表示为
，通过泰勒展开和化简将其近似为R (t)~A-vt。
[0031] 设发射信号为线性调频信号
，其中，
表示矩形信号，其定义为
3 τ为距离向时间变量，T为脉冲时 间宽