一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法
专利汇可以提供一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种逆 合成孔径雷达 二维超分辨成像方法，基于 压缩 感知 理论，针对逆合成孔径雷达，首先建立观测 信号 模型，利用距离方位耦合的 波形 信息构造二维超分辨 正交 基矩阵，构建随机映射压缩矩阵，正交基矩阵和压缩矩阵相乘构建感知矩阵；通过压缩矩阵对向量化的观测数据进行压缩，降低数据量；在成像时利用稀疏先验信息将二维联合超分辨成像问题建模为最小l1范数的优化问题，对压缩向量进行稀疏重构得到散射点向量，最后将散射点向量矩阵化实现二维高分辨成像；有效地提高了成像结果的 对比度 ，降低了图像熵，大大提高了成像 质量 ；相比传统的压缩感知方法，有效提高了压缩比，增加了 算法 可靠性，降低了数据存储量和传输率代价。，下面是一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法专利的具体信息内容。
1.一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、逆合成孔径雷达中，定义xOy坐标系为目标坐标系，uOv为雷达坐标系；O为目标旋转中心，θ为目标旋转角，RO为目标旋转中心斜距，Ri为第i个散射点的斜距，(xi,yi)为散射点在目标坐标系下的坐标，散射点在雷达坐标系下的坐标(ui,vi)与(xi,yi)的关系：
在R0＞＞vi，ui的条件下，近似认为散射点斜距 经过脉
冲压缩和平动补偿后，目标运动只剩转动，此时目标回波信号表示为：
其中 为快时间，tm＝mTr为慢时间，m＝0,1,2,…,M-1；Tr为脉冲重复时间，K为散射点数目，σi为散射点强度，B为信号带宽，c为光速，fc为信号载波频率，ω0为目标旋转角速度， 为噪声，vi(m)表示第i个散射点在第m个Tr内的v轴坐标；
在采样间隔ts下，其离散形式为：
n表示离散采样后的快时间变量；
步骤2、构造正交基矩阵 使得(3)中的转台信号感兴趣的部分
可以表示为正交基与稀疏向量的矩
阵乘积，N1和N2分别对应距离像和方位向的成像像素点数，N2＝M：
s′＝Ψσ+n (4)
其中：
s′为信号向量，σ为稀疏散射点向量，n为噪声向量，正交基为：
其中任意一个元素，第m1行m2列元素表达式为：
其中Nr表示脉冲重复时间内的采样点数； x(n1)、y(n2)为雷达图像(n1,
n2)像素点对应的物理坐标， n2＝m2-n1N1， 表示向下取整；
步骤3、产生McN1N2个高斯随机数φ(·)，使其服从正态分布，并用其构造随机映射压缩矩阵
其中，Mc＞O(K log N1N2)为压缩后数据长度，O(·)表示数量级上界；Mc/(N1N2)为数据压缩比；
步骤4、构造感知矩阵A＝ΦΨ；
步骤5、通过随机映射对数据进行压缩处理，压缩矩阵与信号向量相乘，将信号向量映射到低维向量空间，得到压缩后的数据向量：
y＝Φs′ (7)
其中信号部分表示为感知矩阵与稀疏散射点向量相乘，n2＝Φn为压缩后的噪声向量，即有：y＝Aσ+n2；
步骤6、将问题转化为最小l1范数的优化问题：
其中||·||1表示l1范数，||·||2表示l2范数，约束值ε＝E[||n2||2]；
步骤7、对优化问题进行求解得到稀疏的散射点向量σ；
步骤8、将散射点矢量σ矩阵化得到目标图像：
其中σ(n)为σ的第n(n＝0,1,2,…,N1N2-1)个元素。
一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法
技术领域
背景技术
109卷第63-81页发表的《Sparse reconstruction for SAR imaging based on compressed sensing》一文中，提出了一种基于随机采样降低数据量并通过稀疏重构进行合成孔径成像的方法，该文献提出的模型基于随机采样方法，压缩性能有限且方法针对合成孔径雷达。
发明内容
通过压缩矩阵对向量化的观测数据进行压缩，降低数据量；在成像时利用稀疏先验信息将二维联合超分辨成像问题建模为最小l1范数的优化问题，对压缩向量进行稀疏重构得到散射点向量，最后将散射点向量矩阵化实现二维高分辨成像；
具体实施方式
矩阵乘积，N1和N2分别对应距离像和方位向的成像像素点数(通常N2＝M)：
图像对比度 8.9633 42.6549
图像熵 0.0125 0.0067
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