[发明专利]多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法及装置

说明书

本发明提供多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法及装置，方法包括：获取多个极化通道下雷达回波并向量化处理，根据向量化的雷达回波计算基信号矩阵，设置稀疏度K、参数δ、基信号集和各极化通道回波残余初始值；计算各极化通道的稀疏解并找出其中K个最大值对应的位置作为支撑集；对各极化下支撑集投票选出票数最高的支撑集组成各极化通道的共同支撑集；用概率图模型开发目标的双层次块稀疏性，获得新的共同支撑集；根据新的共同支撑集获取新的稀疏解，根据新的稀疏解获取各极化通道新的回波残余；判断新的回波残余是否满足预设迭代停止条件，若满足则停止迭代并根据当前迭代结果计算并融合得到最终成像结果。本发明计算量较小，能保证图像质量。

技术领域

本发明涉及雷达成像技术领域，尤其涉及一种多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法及装置。

背景技术

为了获取高分辨率的雷达图像，合成孔径雷达利用雷达与目标的相对运动，是一种切实可行的雷达成像技术。微波能够穿透云团、障碍物等，并且不会受到光照条件的影响，合成孔径雷达能够对观测场景进行全天候的观测。

雷达有不同的极化发射或接收方式。一个目标，例如飞机或者舰船，对不同的极化波形有着不同的散射特性。采用多极化雷达观测能够提供更丰富的关于目标的信息，例如目标的位置、方向、大小等信息。

压缩感知是最近几年兴起的一种的信号处理理论。在压缩感知的框架下，可以采用少量的雷达观测数据，获得更高质量的雷达图像。在场景稀疏的高分辨雷达图像中，一个目标往往占据了多个相邻的像素，即成簇出现，这种图像特性可以称之为块稀疏性。针对多极化合成孔径雷达，考虑到各个极化通道下对目标场景的划分是一致的，则不同极化下的图像呈现联合稀疏性。联合稀疏性在某种程度上也可以称之为块稀疏性。因此，在多极化合成孔径雷达成像中，可以开发目标的成簇特性和联合稀疏特性，即双层次块稀疏性。开发雷达图像中双层次块稀疏性能够更好的提高成像质量，使得目标更加清晰，更好的抑制杂点。现有的针对双层次块稀疏性的压缩感知方法为贝叶斯类的方法。贝叶斯类的方法计算量较大，且存在大量的未知参数需要手动调节，不利于进行快速的雷达成像。

鉴于此，如何针对多极化合成孔径雷达成像中双层次块稀疏性，提供一种计算量较小且能够保证图像质量的压缩感知方法及装置成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

为解决上述的技术问题，本发明提供一种多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法及装置，是针对多极化合成孔径雷达成像中双层次块稀疏性的压缩感知方法，计算量较小，能保证图像质量。

第一方面，本发明提供一种多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法，包括：

获取多个极化通道下的雷达回波，对所述雷达回波进行向量化处理，根据向量化的雷达回波计算基信号矩阵，设置稀疏度K和参数δ，设置基信号集和各极化通道的回波残余的初始值；

计算各极化通道的稀疏解，找出所有稀疏解中K个最大值所对应的位置作为支撑集，K为正整数；

对各极化下的支撑集进行投票，选出票数最高的支撑集组成各极化通道的共同支撑集；

利用概率图模型，开发目标的双层次块稀疏性，获得新的共同支撑集；

根据所述新的共同支撑集，获取各极化通道的新的稀疏解，以及根据所述新的稀疏解，获取各极化通道的新的回波残余；

判断所述新的回波残余是否满足预设迭代停止条件，若满足，则停止迭代并根据当前迭代结果计算并融合得到最终成像结果。

可选地，所述根据所述新的共同支撑集，获取各极化通道的新的稀疏解，包括：

根据所述新的共同支撑集，利用最小二乘计算得到各极化通道的新的稀疏解。

可选地，所述双层次块稀疏性包括：成簇特性和联合稀疏性。