[发明专利]结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法

权利要求书

1.结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，其特征在于：在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，得到更高质量的成像图形，且提升信号采样频率的利用率，将OMP算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来，通过随机发射的发射信号矩阵具有稀疏性；步骤如下：

步骤一：选择发射信号类型并假设目标形状与位置；

采用线性调频信号作为发射信号，设置雷达与目标之间的距离、雷达的中心频率、预发射信号带宽、目标运动速度、加速度；则发射信号的表达式为：

构建测量矩阵Φ，设置稀疏度k，则Φ为(N₁*k)×N₁的高斯阵，稀疏基ψ选择快速傅里叶变换基，观测向量为观测矩阵和信号矩阵的乘积，得到y＝Φs，通过观测矩阵，进行稀疏化得到一个稀疏的二维发射信号矩阵，这样就得到了一个稀疏信号；

线性调频回波信号的表达式为：

其中，A_m为m个散射点的散射强度，τ为时延，取T_P为脉冲宽度，γ为调频率；为快时间，为矩形窗函数，j为虚数单位，λ为波长，R为时刻雷达到散射点的距离，C为光速；

步骤二：对采样信号进行重构；

步骤三：成像处理；

根据ISAR成像RD算法的基本流程，先对回波数据进行距离压缩，然后对目标进行相位补偿，最后进行方位压缩得到完整的ISAR成像图。

2.根据权利要求1所述的结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，其特征在于：步骤二具体为：

(1)参数初始化：残差r₀＝y，列序号集合索引矩阵迭代次数t＝1；

(2)搜寻列序号λ_t：搜寻出残差r_t-1与传感矩阵A^CS的列向量中内积最大时对应的列序号λ_t，使其满足λ_t＝argmax|r_t-1,a_j|,(j＝1,2,…,N)；

(3)更新列序号集合和列向量集合：更新列序号集合，令Λ_t＝Λ_t-1∪{λ_t}，更新搜寻出的列向量集合，令Λ_t＝Λ_t-1∪a_t；

(4)求最小二乘解：

(5)更新残差：

(6)迭代判断：迭代次数增加，令t＝t+1，如果t≤k则返回步骤(2)继续进行迭代，否则停止迭代，进行步骤(7)；

(7)输出结果：输出稀疏变换向量s，s在Λ_t处有非零项，其值分别为最后一次迭代搜寻到的s_t；

上述步骤中：t表示迭代次数；r_t表示进过t次迭代后的残差；表示空集；λ_t表示第t次迭代搜寻到的列序号；Λ_t表示经过t次迭代后搜寻到的列序号集合；a_j表示矩阵A^CS的第j列；A_t表示依照列序号集合Λ_t从矩阵A^CS中搜寻出的列向量集合；s_t为t×1的列向量；符号∪表示集合的并运算；＜a,b＞表示求向量a与b的内积。

3.根据权利要求2所述的结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，其特征在于：步骤三具体为：首先对接收信号进行距离压缩，压缩参考函数的时域表达式为：

对距离压缩后的信号进行包络对齐，利用包络对齐粗估计与Doppler中心精估计结合实现目标运动参数的估计，具体流程如下：

(1)利用包络对齐对目标运动参数进行粗估计的方法是在得到粗分辨的一维距离像后，通过包络对齐估计出脉冲间的包络移动量，再对包络移动量进行最小二乘拟合得到目标运动参数的粗估计；

(2)利用粗估计的目标参数对回波的包络和相位进行补偿；

(3)对相同频点的回波使用时域相关法求解Doppler中心；

(4)通过假设检验的方法，得到目标速度和加速度的精确估计值，经过对目标的速度和加速度进行估计之后，进行包络平移和相位补偿；

包络的平移量为其中和分别为目标速度和加速度的估计值，在频域乘以一个线性相位项对不同频点的信号进行相位补偿，相位补偿因子为：

在对目标的速度和加速度进行精确地估计和补偿后，目标的平动分量被去除，目标看成是一个只有转动分量的目标，完成一系列的信号处理内容之后，获取到成像图形。