[发明专利]基于二维散射中心集网格模型的ISAR图像恢复方法

说明书

技术领域

本发明属于目标识别领域，涉及一种基于二维散射中心集网格模型进行目标建库和ISAR图像恢复的方法。

背景技术

在基于雷达成像的目标识别中，必须进行目标建库。传统的目标建库方法是为目标进行各个角度下的逆合成孔径雷达（ISAR）成像，然后将这些ISAR图像存储在目标模板库中。这种方法的问题在于目标库的数据是海量的，因为对于任何一个目标，需要成像的角度非常多，而每一幅图像的数据量也很大。这使得建库的代价很大，而且在目标识别时，从库中进行图像搜索的耗时也很长。

散射中心提取为降低数据库的容量提供了有效的手段。每一幅ISAR图像都是由一序列强度不等的强散射区组成，即散射中心。散射中心提取可以获取这些强散射区的位置和幅度等参数，达到对目标的准确描述。每一幅ISAR图像都可以用一个二维散射中心集来代替，数据存储所需容量大大减小。

全角度散射中心模型是用于雷达目标散射特性分析和目标建库的重要手段，它可以用于快速恢复目标在任意视角下的ISAR图像。1997年发表在IEEE Transactions on Antennas and Propagation上的文献“A Global Scattering Center Representation of Complex Targets Using the Shooting and Bouncing Ray Technique”中，提出将三维ISAR像用于建立目标的全角度散射中心模型。首先，通过射线跟踪技术获取目标在预设网格的各个结点视角的三维ISAR像；然后，基于这些三维ISAR像提取目标的三维散射中心。将各个视角下的三维散射中心置入同一空间内，对来自于同一散射结构的多个三维散射中心进行关联，获取全局散射中心的位置和可见度分布。

2006年发表的国防科技大学博士学位论文中题为“光学区雷达目标三维散射中心重构理论与技术”的文献研究了一种基于一维宽带测量数据的雷达目标全角度散射中心建模方法。该方法利用散射中心一维投影位置在空间的球面分布规律，组成一维到高维散射映射图，然后采用Hough变换提取稳定散射中心，并采用最小二乘方法估计散射系数。

虽然国内外在全角度散射中心模型重构方面已经取得很多成果，但依然存在一些问题需要继续改进和完善。在基于三维散射中心的重构方法中，需要各个角度下的三维ISAR成像，并提取三维散射中心，其计算量非常大。该方法所使用的射线跟踪技术仅仅在仿真中存在，在实测成像中无法使用。在基于一维散射中心的重构方法中，由于一维距离像随着成像视角的轻微变化就会产生剧烈变化，因此增加了散射中心关联的难度。

发明内容

技术问题：本发明提出一种作为雷达目标建库的段，建模步骤简单，模型数据量小，ISAR图像恢复速度快而且准确的基于二维散射中心网格模型的ISAR图像恢复方法。

技术方案：本发明的基于二维散射中心网格模型的ISAR图像恢复方法，包括如下步骤：

1）以雷达目标为极坐标原点，确定需要进行ISAR图像恢复的视角范围，包括俯仰角范围和方位角范围，并将这个视角范围划分为均匀的角度域网格；

2）针对角度域网格的每一个节点，计算节点视角下的二维ISAR图像，组成网格模型的ISAR图像序列；

3）从步骤2）得到的网格模型的ISAR图像序列中提取每一幅节点ISAR图像的二维散射中心集，组成二维散射中心集序列，存储在模型数据库中，形成雷达目标的二维散射中心集网格模型；

4）针对任意需要ISAR图像恢复的给定视角，首先确定该给定视角所在的角度域网格单元，然后根据给定视角与所在角度域网格单元的四个网格节点之间的方位角差距，分别对四幅节点SAR图像的二维散射中心集进行坐标旋转处理；

5）采用恢复算法将经过坐标旋转之后的节点SAR图像的二维散射中心集恢复为节点ISAR图像，恢复算法是二维散射中心集提取算法的逆过程；

6）基于步骤5）恢复的给定视角所在角度域网格单元的四幅节点ISAR图像，采用双线性插值方法恢复出给定视角对应的ISAR图像。

本发明方法的步骤3）中，采用CLEAN算法提取节点ISAR图像的二维散射中心，组成ISAR图像的二维散射中心集。

本发明方法的步骤4）中，对节点SAR图像的二维散射中心集进行坐标旋转的具体算法如下：