[发明专利]一种基于Arnoldi的特征向量相位补偿方法

权利要求书

1.一种基于Arnoldi的特征向量相位补偿方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一、取M个目标回波，经过距离维压缩后的第m次目标回波沿距离n分布的复距离像为s(m,n)，对复距离像取模得到目标回波的一维距离像，并利用积累互相关方法进行包络对齐，得到包络对齐后的距离维压缩数据；

其中，0≤m≤(M-1)，0≤n≤(N-1)，M为方位向点数，N为距离向点数；

步骤二、根据包络对齐后的距离维压缩数据求得采样协方差矩阵；

步骤三、利用Arnoldi迭代求解采样协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量，提取最大特征值对应的特征向量中各元素的相位信息，利用各元素的相位信息对步骤一中的包络对齐后的距离维压缩数据进行相位补偿，得到相位补偿后的数据；

步骤四、利用距离多普勒方法对相位补偿后的数据进行ISAR成像；

所述ISAR为逆合成孔径雷达；

所述步骤一中取M个目标回波，经过距离维压缩后的第m次目标回波沿距离n分布的复距离像为s(m,n)，对复距离像取模得到目标回波的一维距离像，并利用积累互相关方法进行包络对齐，得到包络对齐后的距离维压缩数据；具体过程为：

步骤一一、经过距离维压缩后的第m次目标回波沿距离n分布的复距离像表示为s(m,n)；

其中，0≤m≤(M-1)，0≤n≤(N-1)，M为方位向点数，N为距离向点数，N、M取值为正整数；

步骤一二、对复距离像取模，得到目标回波的一维距离像：

p(m,n)＝abs{s(m,n)} (1)

其中，p(m,n)为目标回波的一维距离像，abs{·}为取绝对值；

步骤一三、利用积累互相关方法将当前一维距离像与前l个一维距离像进行互相关：

其中，l为脉冲积累数，R(τ)为当前一维距离像与前l个一维距离像的互相关函数，τ为时延，为前l个一维距离像的和，p^*(m+a,n)为p(m+a,n)的共轭，p(m+l,n)为当前所要对齐的一维距离像，a为叠加变量，a＝0,1,...,l-1；

对τ进行搜索，计算R(τ)的最大值所对应的时延τ，将R(τ)的最大值所对应的时延τ作为补偿，来实现包络的对齐，得到包络对齐后的距离维压缩数据。

2.根据权利要求1所述一种基于Arnoldi的特征向量相位补偿方法，其特征在于：所述步骤二中根据包络对齐后的距离维压缩数据求得采样协方差矩阵；具体过程为：

步骤二一、第d个距离单元的距离维压缩数据的复包络s_d表示为：

其中，a_d为第d个距离单元的强散射点的散射率，d＝0,1,2,...,N-1，v为相位误差向量，n_d为高斯白噪声，为第e+1个方位向单元与第一个方位向单元之间的相位差，e＝1,2,...,M-1，为虚数单位；

因此，M×N维的采样矩阵S写作：

S＝[s₀ s₁ ... s_N-1]_M×N (4)

步骤二二、采样协方差矩阵C为：

其中，采样协方差矩阵C为Hermitian矩阵，E[·]为取期望，S^H为S的共轭转置，为s_d的共轭转置。