[发明专利]一种基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法

权利要求书

1.一种基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法，其特征在于，所述基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法包括以下步骤：

步骤一，双通道前视扫描雷达回波信号建模；

步骤二，引入熵作为目标分布的先验信息，基于贝叶斯准则，建立最大后验成像模型；

步骤三，改进共轭梯度法求解成像模型；

所述步骤一的雷达回波信号的模型为：

s(t)为观测到的回波信号，a(t)为天线方向图，σ(t)为目标信息，n(t)为噪声，表示卷积因子，故和通道对应的雷达回波模型写成矩阵形式是：

s_∑＝A_∑σ+n_∑；

式中，s_∑为M×1的和通道回波信号矩阵，A_∑为M×N的和通道天线方向图矩阵，σ为N×1的目标散射信息矩阵，n_∑为M×1的和通道噪声向量矩阵，且有：

同理，差通道雷达回波模型的矩阵向量模型：

s_Δ＝A_Δσ+n_Δ；

式中，s_Δ为M×1的差通道回波信号矩阵，A_Δ为M×N的差通道天线方向图矩阵，σ为N×1的目标散射信息矩阵，n_Δ为M×1的差通道噪声向量矩阵。

2.如权利要求1所述的基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法，其特征在于，所述步骤二基于贝叶斯准则，利用和差双通道信息可得到如下函数形式：

其中，p(s_∑,s_Δ|σ)表示已知σ的情况下s_∑,s_Δ的联合先验概率，是由噪声的统计特性所决定的，p(σ)为对目标散射信息的先验分布如下所示：

p(σ)＝exp(λE(σ)),λ＞0；

其中λ为熵的参数，E(σ)为目标散射信息的熵，且

噪声n_Δ和n_Σ中不同元素为独立同分布随机变量，且服从均值为零方差为和的高斯分布，其概率密度函数表示为：

取负对数，则待求解目标成像模型为：

步骤三，利用改进的共轭梯度法进行超分辨前视成像。

3.如权利要求1所述的基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法，其特征在于，所述步骤三的得到的成像模型对应的目标函数求导得到其梯度为：

由共轭梯度法求解目标函数可得到如下更新公式：

σ_k+1＝σ_k+α_kp_k；

其中α_k为搜索步长，p_k为搜索方向：

β_k为方向调控参数；步长α_k通过精确一维搜索和非精确一维搜索确定；

α_k代入式σ_k+1＝σ_k+α_kp_k求解。