[发明专利]一种估计目标散射中心位置参数的方法

说明书

技术领域

本发明涉及SAR或ISAR图像的目标识别领域，尤其涉及一种估计目标散射中心位置参数的方法。

背景技术

目标的散射中心在二维ISAR(逆合成孔径雷达)或ISR(合成孔径雷达)图像上表现为一个个的局部峰值点。在现有的基于图像估计目标散射中心的方法中，往往是在一幅二维图像上进行局部峰值点判断，并将判断得出的局部峰值点的位置作为目标散射中心的位置。采用这种方法获取目标散射中心的位置信息存在两个缺点：一是可能将背景干扰造成的局部峰值点误判为散射中心；二是散射中心的位置参数的估计精度有限。

针对现有目标散射中心估计方法中存在的缺陷，亟需一种能够有效减小散射中心的误判率，提高散射中心的估计精度的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提出能够对目标的散射中心进行估计的方法，以减小散射中心的误判率，提高散射中心的估计精度。

本发明提出了一种估计目标散射中心位置参数的方法，包括：

S1、将带宽为B_z的散射回波数据划分成M个频域区间，并对所述M个频域区间的数据分别成像，以获取M个子图像；

S2、对所述M个子图像分别进行局部峰值点判断，并将在所述M个子图像中均出现的局部峰值点的位置参数作为目标散射中心位置参数的第一估计点；

其中，M为大于1的整数。

优选的，所述方法还包括：S3、对第一估计点及其邻域像素点进行高斯函数拟合，确定目标散射中心位置参数的第二估计点。

优选的，步骤S3包括：

S31、以第一估计点处的像素点为中心、以及其邻域内的8个相邻像素点构建矩阵A_3×3；

S32、对所述矩阵A_3×3中每行或每列的三个像素点进行高斯函数拟合，以确定第一至第三拟合曲线，并获取第一至第三拟合曲线上的极大值点D₁、D₂、D₃；

S33、对D₁、D₂、D₃进行高斯函数拟合，以确定第四拟合曲线，并获取第四拟合曲线上的极大值点D₀，并将D₀的位置参数作为第二估计点。

优选的，步骤S2具体包括：对第一个子图像上的像素点进行局部峰值点判断，并将确定的局部峰值点的位置参数记录在第一集合中；在第i个子图像中，对第(i-1)个集合中的位置参数处的像素点进行局部峰值点判断，并将确定的局部峰值点的位置参数记录在第i个集合中；其中，i＝2,3,4…M；将第M个集合中的局部峰值点的位置参数作为目标散射中心的第一估计点。

优选的，步骤S2具体包括：对M个子图像上的像素点分别进行局部峰值点判断，并将确定的局部峰值点的位置参数分别记录在M个集合中；将在所述M个集合中都出现的局部峰值点的位置参数作为目标散射中心位置参数的第一估计点。

优选的，对像素点进行局部峰值点判断具体为：将所述像素点的像素值与其邻域内的8个相邻像素点的像素值进行比较，若所述像素点的像素值大于其邻域像素点的像素值，则所述像素点为局部峰值点。

优选的，所述M个频域区间的子带宽均为B，且所述M个频域区间的中心频率满足：

f_i＝f₁+(i-1)*Δf；

式中，f_i为第i个频域区间的中心频率，f₁为第一个频域区间的中心频率，Δf为频域区间的中心频率的步进值；i＝2,3，…M。

优选的，M满足：

优选的，

本发明的技术方案主要包括：将散射回波数据划分成M个频域区间，并对所述M个频域区间的数据分别成像，以获取M个子图像；对所述M个子图像分别进行局部峰值点判断，并将在所述M个子图像中均出现的局部峰值点的位置参数作为目标散射中心位置参数的第一估计点。本发明通过对多个子图像进行局部峰值点判断、匹配，有效减小了将背景干扰产生的局部峰值点误判为散射中心点的概率，提高了散射中心位置参数的估计准确率。

附图说明

通过以下参照附图而提供的具体实施方式部分，本发明的特征和优点将变得更加容易理解，在附图中：

图1是具体实施例一中的估计散射中心位置参数的方法流程图；

图2是具体实施例二中的估计散射中心位置参数的方法流程图；