[发明专利]低信噪比下压缩感知雷达高分辨成像设备及其成像方法在审

专利信息
申请号: 201510817840.1 申请日: 2015-11-23
公开(公告)号: CN105467388A 公开(公告)日: 2016-04-06
发明(设计)人: 张天键;蔡信;王志诚;田原;余渝生;汤振华 申请(专利权)人: 上海无线电设备研究所
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90
代理公司: 上海信好专利代理事务所(普通合伙) 31249 代理人: 张妍;张静洁
地址: 200090 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 低信噪 压缩 感知 雷达 分辨 成像 设备 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种低信噪比下压缩感知雷达高分辨成像设备,其特征在于,包含:

雷达收发单元(1),用于探测并获取噪声背景下的目标场景回波信号;

压缩采样单元(2),其输入端电性连接雷达收发单元(1)的输出端,用于对回波信号进行压缩降采样;

信号处理单元(3),其输入端电性连接压缩采样单元(2)的输出端,用于建立不同方位角度下的时域二维数据平面;

成像识别单元(4),其输入端电性连接信号处理单元(3)的输出端,用于构建距离维基矩阵和方位维基矩阵,将时域二维数据平面投影到距离维基矩阵上,在方位维构建雷达成像模型,通过逆问题优化求解,获取高分辨图像。

2.如权利要求1所述的低信噪比下压缩感知雷达高分辨成像设备,其特征在于,所述的压缩采样单元(2)包含:

宽带伪随机解调器(201),将目标反射的线性调频回波信号用随机调制序列进行调制;

模拟滤波器(202),其输入端电性连接宽带伪随机解调器(201)的输出端,对调制后的信号进行滤波;

低速采样器(203),其输入端电性连接模拟滤波器(202)的输出端,对滤波后的信号进行量化降采样,将模拟信号转换为数字信号,生成离散化的雷达回波信号。

3.一种利用如权利要求1或2所述的低信噪比下压缩感知雷达高分辨成像设备进行的雷达高分辨成像方法,其特征在于,包含以下步骤:

步骤S1、雷达收发单元沿雷达方位向连续多次收发,获取噪声背景下的多个目标场景回波信号;

步骤S2、压缩采样单元对步骤S1中获得的回波信号进行混叠降采样,获得单个脉冲下混叠降采样后的雷达回波数据;

步骤S3、信号处理单元根据步骤S2中获得的多个雷达回波数据,建立不同方位角度下的时域二维数据平面;

步骤S4、成像识别单元构建距离维基矩阵和方位维基矩阵,将步骤S3中获得的时域二维数据平面投影到距离维基矩阵,在方位维构建雷达成像模型,通过逆问题优化求解,获取高分辨图像。

4.如权利要求3所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S1中,雷达收发单元在不同方位角处等间隔连续发射信号,并连续接收目标反射的回波信号;

雷达收发单元的发射信号为线性调频信号,接收到的回波信号是由不同反射强度的目标所反射的线性调频信号延迟的叠加。

5.如权利要求3所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S2具体包含以下步骤:

步骤S2.1、压缩采样单元接收雷达收发单元发送的目标反射的线性调频回波信号;

步骤S2.2、宽带伪随机解调器将目标反射的线性调频回波信号X(t)用随机调制序列(α1、α2……αn、αn+1)进行调制;

步骤S2.3、模拟滤波器对调制后的信号进行滤波;

步骤S2.4、低速采样器对滤波后的信号h(t)进行量化降采样,将模拟信号转换为数字信号,生成离散化的雷达回波信号Y(m)。

6.如权利要求3所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S3中,信号处理单元在方位向合成孔径内随机记录一段雷达回波数据,获得雷达时域回波二维数据平面。

7.如权利要求3所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S4具体包含以下步骤:

步骤S4.1、构建距离维基矩阵和方位维基矩阵;

步骤S4.2、时域回波二维数据平面在距离维基矩阵投影后,获得具有尖峰形状的脉冲压缩雷达回波数据,在方位维根据目标场景在加权l1范数模型下的稀疏性先验、l2范数模型下的距离-多普勒成像等式约束和噪声影响,构建方位维压缩感知框架下的雷达成像模型,并用加权的范数模型优化求解该雷达成像模型,获取高分辨图像。

8.如权利要求7所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S4.1中,根据回波信号与发射信号之间的延时关系和发射信号的参数构建距离维基矩阵,距离维基矩阵的每行对应于发射信号的不同延时,由于回波信号是不同距离位置处发射信号的叠加,因此距离基矩阵与发射信号高度匹配;方位维基矩阵采用傅里叶基。

9.如权利要求7所述的雷达高分辨成像方法,其特征在于,所述的步骤S4.2具体包含以下步骤:

步骤4.2.1、将时域二维数据平面投影到距离维基矩阵上,获得具有尖峰形状的脉冲压缩雷达回波数据y;

步骤4.2.2、设置迭代次数L和精度阈值ξ;

步骤4.2.3、由步骤S4.1中构造的方位维基矩阵Ψ,以及具有尖峰形状的脉冲压缩雷达回波数据y,并结合目标场景在加权l1范数模型下的稀疏性先验和l2范数模型下的距离-多普勒成像等式约束,设计方位维雷达成像模型:

J(g^)=||y-Ψg^||22+λ||w^g^||1;]]>

其中,λ为稀疏因子,根据目标的稀疏先验信息进行调整,为权重因子函数;

步骤4.2.4、利用常规l1范数模型给出初始成像结果

步骤4.2.5、构建权重因子函数,更新权系数向量η是一微小量以防止权系数向量wi出现奇异值,带入方位维雷达成像模型求解,更新迭代次数k=k+1;

步骤4.2.6、迭代终止判断:

判决条件:|J(g^(k))-J(g^(k-1))|[J(g^(k))+J(g^(k-1))]/2<ξ]]>或k>L;

如果满足判决条件,则停止迭代,输出成像结果

如果不满足判决调解,则跳转至步骤S4.3.5。

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