[发明专利]基于原子范数最小化的SF ISAR一维高分辨距离成像方法

说明书

本发明涉及一种基于原子范数最小化的SF ISAR一维高分辨距离成像方法，包括：步骤1：所述SF ISAR发射SF信号，用以对目标的检测；步骤2：接收端进行距离像合成实现高的距离分辨；通过将距离成像问题转化为原子范数最小化问题，在连续域上实现了一维高分辨距离成像，并利用ADMM方法实现了快速稀疏重构。与传统离散化方法相比，在网格失配、低量测数据条件下重构性能好的优点，且保持了高的距离分辨能力。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于原子范数最小化的SFISAR一维高分辨距离成像方法。

背景技术

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，简称为ISAR)系统采用具有大宽带的发射信号实现对目标的探测，高的距离分辨可以提供更为精细的目标特征。而步进频率(stepped frequency，简称为SF)波形通过发射载频连续跳变的窄带子脉冲，在接收端实现大的合成宽带。因此，将步进频率波形与现代ISAR相结合，不仅可以实现高的一维距离分辨能力，对于降低系统复杂度、实现雷达多模工作方式均具有重要意义，因此众多学者对SF ISAR高分辨距离成像方法进行了广泛研究。

当前，对SF信号的距离合成方法主要有“IFFT”方法、目标抽取算法以及宽带合成方法等。其中，最常用的就是对接收采样信号直接进行“IFFT”变换。但是这类方法存在分辨率不高，在信号缺失、干扰等条件下成像效果较差等缺点。将稀疏表示特别是压缩感知理论(Compressive Sensing，CS)与SF相结合，通过利用ISAR观测目标的稀疏特性，可以实现信号缺失条件下的一维高分辨成像，已成为SF距离成像研究的重要手段。然而，目前基于CS的SF高分辨成像方法大都是一种离散化稀疏表示模型，均是基于目标散射点准确位于预设网格点的理想假设。实际上，目标散射点分布的随机性加之ISAR成像过程中存在的距离走动现象使得网格失配问题总是存在，从而严重制约了稀疏重构性能的提升。针对这一问题，主要有以下两种解决思路：一是提高网格划分密度，使得目标最大可能落入网格点上。但是这种方法不仅可能导致处理复杂度的急剧增加，相应的重构性能也会因为字典相关性的提高而严重退化。二是通过字典优化的方法减小网格失配的影响。现有技术中提出了一种自适应字典的网格失配优化方法，通过频移在一个分辨单元内构造自适应网格，减少失配带来的影响。另一现有技术中将网格失配视作为模型误差，基于贝叶斯理论提出了一种网格失配稀疏贝叶斯重构(off-grid sparse Bayesian inference，OGSBI)算法。但这些算法均是基于网格离散的前提，通过网格进一步细化或者搜索优化等方式逼近真实的散射点位置，因此并没有完全消除网格失配的影响。另一现有技术中提出了一种基于原子范数最小化(atom norm minimization，ANM)的连续压缩感知理论(continuous compressed sensing，CCS)，通过在连续域中进行稀疏建模，从而避免了网格离散化操作，实现了网格失配下正弦信号频率的精确估计。另一现有技术中将这一理论运用至DOA估计领域，得到了比传统离散化CS方法更好的估计性能。若能将原子范数理论应用至ISAR成像领域，对于解决网格失配条件下的SF ISAR一维高分辨距离成像具有十分重要的意义和价值。

综上，如何将原子范数运用至SF ISAR成像领域解决ISAR成像过程中存在的距离走动现象使得网格失配问题变得至关重要。

发明内容

为此，本发明提供一种基于原子范数最小化的SF ISAR一维高分辨距离成像方法用以克服现有技术中距离走动现象使得网格失配的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于原子范数最小化的SF ISAR一维高分辨距离成像方法，包括：

步骤1：所述SF ISAR发射SF信号，用以对目标的检测；

步骤2：接收端进行距离像合成实现高的距离分辨；

在所述步骤1中，所述SF ISAR对K个散射点目标进行观测，其相应的接收回波信号表示为：