[发明专利]自适应1比特数据雷达成像方法

权利要求书

1.一种自适应1比特数据雷达成像方法，其特征在于，方法包括以下步骤：

步骤1，回波数据的采集，即打开雷达平台，在不同的天线位置发射步进频率信号，从M个天线位置采集回波数据，每个天线位置采集N个不同频点，一共得到M×N个采样点；

步骤2，将观测场景划分为P_r×P_x个单元，其中P_r和P_x分别代表距离单元数和方位单元数，记坐标位置为(r_i,x_l)的单元散射强度为σ(r_i,x_l)，其中，r_i和x_l分别表示观测场景第i个距离单元(i＝1,2,...,P_r)和第l 个方位单元(l＝1,2,...,P_x)对应的距离维大小和方位维大小，且观测时间内各个单元散射强度保持不变，则观测到的回波数据为具有如下表达形式：

其中，f_n和p_m分别表示第n个采样频点和第m个天线的位置，表示第m个天线的位置与位置坐标为(r_i,x_l)处的像素单元的距离，c表示光速，则根据回波数据的表达式，构造回波数据的稀疏表征为y＝Φσ，σ表示散射强度向量，其中：

步骤3，对回波数据进行1比特量化，采样点的回波数据与固定门限τ比较，大于τ的值量化为1，其它量化为-1，因此1比特量化数据的表达形式为z＝sign(y-τ)，其中sign(·)表示只保留符号的函数；

步骤4，根据步骤3中得到的1比特量化数据、步骤2中构造的稀疏观测矩阵，且定义和引入阈值参数τ_img，在定义和引入阈值参数τ_img后，通过自适应1比特量化硬门限循环算法的迭代框架，从1比特量化数据得到成像结果的过程如下：

其中，⊙表示向量间的哈达玛积，[·]_-表示保留负数值而将其他值置为0，||·||₁和||·||₂分别表示一范数和二范数，K表示稀疏度；

步骤5，通过在成像过程中自适应的调整阈值参数τ_img从而得到成像结果，具体地，在自适应1比特量化硬门限循环算法的迭代框架中，在第k次迭代中，成像结果和阈值参数进行交替迭代更新，根据1比特量化硬门限循环算法，令阈值参数赋值为以更新得到成像结果为针对其中不满足量化一致性条件的元素，通过调整第k个阈值参数，令来迫使其满足强化的量化一致性条件，并带入第(k+1)次迭代，根据更新成像结果

2.根据权利要求1的自适应1比特数据雷达成像方法，其特征在于，在每一次迭代中，针对更新后的成像结果中不满足量化一致性的元素，通过更新阈值参数τ_img来处理，使其满足强化的量化一致性条件，具体过程为：

步骤5-1，在自适应1比特量化硬门限循环算法迭代框架开始前完成初始化，即初始化成像场景估计值为零矩阵，初始化阈值参数为零向量，初始化1比特量化硬门限循环算法的迭代计数指标k＝1；

步骤5-2，在每一次迭代过程中，利用梯度下降法更新成像结果的估计值，更新过程如下：其中μ表示梯度下降法的迭代步长，P_K(x)表示保留x中前K个最大值并将其他值置为0的操作，和分别表示第k-1次迭代后得到的成像结果和阈值参数的赋值；

步骤5-3，通过在第k次迭代后，对于z的第i个元素有z_i＞0，但其中表示观测矩阵Φ的第i行，[·]_i表示向量的第i个元素，z表示1比特量化数据，针对不满足量化一致性的数据，施加强化的量化一致性条件，即要求其中[Δτ_img]_i＞0，在第k次迭代过程中，更新后的阈值参数满足如下条件：

步骤5-4，令其中diag(z)表示以z为对角线的对角矩阵，则Δτ_img的估计值满足如下条件：

记矩阵其中矩阵B是奇异矩阵，其中和分别表示和在处的取值，Δτ_img表示更新阈值参数的变化量；

步骤5-5，定义一致性支撑集为其中N_c是每次迭代后满足量化一致性条件的元素个数，则对于i∈Λ的元素，有[Δτ_img]_i＝0，则由其补集Λ^C作为索引集得到的矩阵是非奇异矩阵，对不满足量化一致性的数据，更新后的阈值参数满足如下条件：其中，β＞0是预设值，且β是更新阈值参数的迭代步长，通过β控制自适应1比特量化硬门限循环迭代框架的收敛结果，表示由Λ^C索引的中的元素组成的向量，表示由Λ^C索引的中的元素；

步骤5-6，实现自适应1比特量化硬门限循环算法迭代框架更新的成像结果收敛，输出最终得到的成像结果，即得到成像结果的目标与杂波能量的比值，如下：其中，P_C和P_T分别表示杂波区域C和目标区域T的像素单元数，表示位置坐标为(r_i,x_l)处的像素单元得到的单元散射强度估计值。