[发明专利]基于最大信杂噪比准则的ISAR高分辨成像方法

说明书

本发明公开了一种基于最大信杂噪比准则的ISAR高分辨成像方法，在杂波和噪声环境中实现对目标ISAR成像，获得聚焦良好的ISAR二维图像。方案包括：宽带线性调频信号获取目标与环境信息；基于最大信杂噪比准则对感知信息的信号进行波形优化，并设计接收滤波器；使用优化波形与接收滤波器，得到优化波形回波；构造优化波形回波的距离向字典，对目标距离像稀疏重构；构造优化波形回波的方位向字典，对目标方位像稀疏重构，得到目标的ISAR二维成像结果。本发明使用最大信杂噪比准则优化发射波形，再对目标稀疏重构，在杂波与噪声环境实现了聚焦良好的ISAR二维高分辨成像，有更好的杂波抑制效果，用于杂波与噪声环境下对目标ISAR二维成像。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及最大信杂噪比设计波形的高分辨二维ISAR成像，具体是一种基于最大信杂噪比准则的ISAR高分辨成像方法，可用于复杂电磁环境下对目标高分辨ISAR成像。

背景技术

传统雷达发射的波形是固定的，没有充分利用环境信息来设计发射波形，使得雷达对复杂电磁环境下目标的成像性能受到了限制。随着电子技术和雷达信号处理技术的发展，先进的雷达系统利用以知识为基础的信号和数据处理技术，通过先验知识自适应的改变自身的特性。在这样的背景下，加拿大学者Simon Haykin在2006年正式提出了认知雷达的概念，认知雷达应运而生。认知雷达可以通过各种先验知识自适应的询问信道信息，并且构建相应的波形库，进而根据不同的环境智能的发射不同的波形。认知雷达利用环境和目标等相关的信息，来设计并发射雷达最优波形，使雷达系统能够适应日益复杂多变的电磁环境，从而提高雷达系统的性能。

Guo D,Shamai S,Verdu S等人在其发表的论文“Mutual information andminimum mean-square error in channels”(IEEE Transactions on InformationTheory,2005,51(4):1261-1282)中在高斯白噪声的背景下，利用最小均方差准则和互信息理论之间的关系来优化认知雷达发射波形。Haykin S,Xue Y等人在其发表的论文“Optimalwaveform design for cognitive radar”(Asilomar Conference on Signals,Systemsand Computers,2008:3-7)中以信噪比作为约束条件，利用内点法来最大化目标与回波之间的互信息，以此来设计认知雷达最优发射波形。胡旭，贾鑫等人在其发表的论文“基于最大信噪比准则的认知雷达波形优化算法”(舰船电子对抗.2013,36(3):59-62)中针对雷达回波信号中信噪比的问题提出了基于最大信噪比的认知雷达波形优化算法，此算法提高了认知雷达回波的信噪比，从而提高了认知雷达对目标的检测概率。

以上设计方法都只考虑了噪声对回波的影响，没有讨论杂波的影响，不能抑制空间中的杂波。

RIC A.ROMERO等人在其发表的论文”Theory and Application of SNR andMutual Information Matched Illumination Waveforms”(IEEE Transactions OnAerospace And Electronic Systems,2011:vol.47,No.2)中针对在复杂电磁环境中目标回波受到环境干扰的问题，提出了基于最大信杂噪比波形优化方法，基于最大信杂噪比的波形优化方法分析匹配滤波器输出信噪比和发射波形的关系，并利用最大信噪比准则设计发射波形，它能够使匹配滤波器输出信杂噪比达到最大。但是这种方法设计的波形是基于信号检测，直接将这种优化波形用于ISAR成像虽然能有效抑制杂波与噪声，但存在旁瓣较高导致图像聚焦效果不好的问题。

综上所述，现有波形优化方法大都通过设计发射波形抑制噪声，没有考虑到杂波的影响，并无抑制杂波的效果。而现有杂波抑制方法都是基于信号检测的波形优化，直接使用这些优化波形来对目标进行ISAR成像会存在图像聚焦效果不好的问题。

发明内容