[发明专利]基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法

权利要求书

1.一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)稀疏贝叶斯建模：

(1a)计算距离向脉冲压缩后每个距离单元有效复数回波向量对应的实数向量；

(1b)将待测目标周围环境中复数噪声向量对应的实数噪声向量的先验分布设置为高斯分布；

(1c)将每个距离单元的实数权向量的先验分布设置为伯努利高斯分布；

(2)利用期望传播算法，计算每个距离单元的实数权向量：

(2a)设置初始距离单元的序号q＝1；

(2b)设置初始迭代次数k＝1，在第q个距离单元中，将先验分布R中所有高斯分布的方差值均初始化为p₀v_s，其中p₀表示方位单元存在散射点的概率，初始化为5×10^-3，v_s表示散射点幅度变化的方差值，初始化为0.1，将距离单元实数权向量初始化为2N_a×1维零向量，将噪声精度值初始化为4×10^-4；

(2c)利用迭代公式，依次计算当前迭代次数中的五个参数值，用当前迭代次数中的五个参数值分别替换上一次迭代次数中的五个参数值；所述五个参数值是指：似然函数L的每个高斯分布的方差值、似然函数L的每个高斯分布的均值、先验分布R中每个伯努利-高斯分布的方差值、先验分布R的每个伯努利-高斯分布的均值、当前迭代所求得的距离单元的实数权向量中的每个元素值；

(2d)将当前迭代与上次迭代所求得的距离单元实数权向量相减得到差向量，判断差向量中所有元素最大值是否小于10^-5，若是，则停止迭代，得到距离单元对应的实数权向量，执行步骤(2e)，否则，在当前迭代次数上加1后执行步骤(2c)；

(2e)更新距离单元序号q＝q+1，判断更新后的距离单元序号是否大于距离单元总数，若是，则停止对距离单元的搜索，执行步骤(3)；否则，执行步骤(2b)；

(3)重构逆合成孔径雷达ISAR图像散射系数矩阵：

(3a)产生一个维数为2N_a×N_r的矩阵W，其中N_a表示方位向采样总数，N_r表示距离向采样总数，矩阵W的第q列为第q个距离单元的实数权向量；

(3b)利用公式W′＝W₁+jW₂，得到逆合成孔径雷达ISAR图像的散射系数矩阵W′，其中，W₁表示矩阵W第1行到第N_a行，第1列到第N_r列所有元素构成的矩阵，W₂表示矩阵W第N_a+1行到第2N_a行，第1列到第N_r列所有元素构成的矩阵，j表示虚数单位符号；

(4)转置并二维成像：

对逆合成孔径雷达ISAR图像散射系数矩阵W′进行转置操作，将得到的N_r×N_a维矩阵画出来，得到目标的二维逆合成孔径雷达ISAR图像。

2.根据权利要求1所述的基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法，其特征在于，步骤(1a)中所述的距离向脉冲压缩后每个距离单元有效复数回波向量对应的实数向量是按照下述公式计算得到的：

y_f＝Φw_q+n

其中，y_f表示距离向脉冲压缩后第f个距离单元有效复数回波向量对应的实数向量，Φ表示与雷达方位向有效复数傅里叶字典对应的实数傅里叶字典矩阵，w_q表示第q个距离单元与待重构逆合成孔径雷达ISAR图像复数散射系数向量对应的实数权向量，n表示与待测目标周围环境中复数噪声向量对应的实数噪声向量，f与q取值相等。