[发明专利]基于多站多波段带宽融合的超宽带相参处理方法

说明书

技术领域

本发明涉一种逆合成孔径雷达（Innerves Synthetic Aperture Radar，简称ISAR）成像技术，特别是涉及一种通过对常规雷达子带采样来合成超宽带雷达的ISAR成像方法。

背景技术

逆合成孔径雷达（ISAR）通常利用目标的角度旋转运动来收集反射率数据，可以对非协同目标产生高质量的图像，进而能够全天候地观测远距离目标，在民用和军事领都有重要的应用价值。ISAR比传统的成像传感器更能适应不良气候，可应用于高精度目标识别领域，但是随着雷达的应用领域的不断扩展，雷达所要检测的目标越来越呈现出多样性，要求我们必须不断地提高图像分辨率。

ISAR利用目标与雷达之间的相对运动和信号处理算法来合成等效巨大的天线孔径，已经大大地提高了角分辨率，同时ISAR专有的高倍数脉冲压缩技术也极大地提高了距离分辨率，但还是不能满足目标分辨率的需求。雷达的距离分辨率取决于发射信号的带宽，我们可以通过增加雷达带宽或者用超分辨算法来处理雷达的回波信号，但是增加雷达带宽方法对成本和硬件设计要求很高，实际中我们需要一种能够带来高分辨率数据而又节约成本的算法，因此需要研究超分辨率的算法。

在实际目标的鉴别中，超宽带雷达信号的检测能力已经体现出很多的优越性，但是由于成本昂贵，对硬件的需求也很高，实际中我们采用对子带采样合成超宽带的方法，本方法极大地增加了信号的有效带宽，进而提高了距离分辨率，也因此提高了常规雷达对多样目标的检测能力。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于多站多波段带宽融合的超宽带相参处理方法，通过对常规雷达的不同子带进行采样，可以合成超宽带雷达，从而有效提高ISAR图像的分辨率。

本发明技术解决方案：一种基于多站多波段带宽融合的超宽带相参处理方法，其特点在于：首先对两个子带的二维回波数据进行重采样，然后对行和列数据进行预处理，分别进行极点和系数估计，再对顺序混乱的行极点和列极点进行配对，从而可以得二维全极点信号模型。本发明中的极点配对方法由搜索代价函数的最大值来实现。所述方法包括以下步骤：

（1）由步进频率逆合成孔径雷达获得大小为M₁*N₁的低子带回波数据大小为M₂*N₂的高子带回波数据其中M₁，M₂分别表示两个子带的频率变化个数，N₁，N₂分别表示两个子带的角度变化个数；

（2）将两个子带的回波数据放在一起进行重采样，得到(M₁+M₂)*(N₁+N₂)的矩形回波数据s(m,n)，其中m＝1,2,…M，n＝1,2,…N，M＝M₁+M₂，N＝N₁+N₂；

（3）将s(m,n)的每一行写成Hankel矩阵的形式，即：

其中m＝0,1,…M，L₁＝N/3。再将行Hankel矩阵写成Hankel矩阵块，即：

其中L₂＝M/3。

（4）将s(m,n)的每一列写成Hankel矩阵的形式，即：

其中n＝0,1,…N，N＝N₁+N₂，L₂＝M/3。再将列Hankel矩阵写成Hankel矩阵块，即：

其中L₁＝N/3。

（5）对矩阵块X_e、Y_e进行奇异值分解：

X_e＝U₁S₁V₁′    Y_e＝U₂S₂V₂′    （5）

由S₁、S₂中奇异值的突变来估计阶数P₁、P₂并将V₁、V₂分解为信号子空间和噪声子空间，取噪声子空间即V₁、V₂的后L-P₁、L-P₂列：