[发明专利]一种平滑L0范数最小化的逆合成孔径雷达成像方法有效

专利信息
申请号: 202011386346.1 申请日: 2020-12-01
公开(公告)号: CN112526517B 公开(公告)日: 2022-08-23
发明(设计)人: 蒋忠进;史润佳;陈星 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 王路
地址: 210018 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 平滑 l0 范数 最小化 合成孔径雷达 成像 方法
【说明书】:

发明公开了一种平滑L0范数最小化的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法,基于L0范数的平滑近似和最小化约束,进行ISAR成像参数估计,首先将ISAR成像参数初始化为其伪逆解,然后启动参数估计的循环迭代,通过平滑函数梯度修正和解空间投影修正,不断优化ISAR成像参数的估计值,直至所有内循环和外循环结束。如果发现ISAR成像参数估计值仍然有继续优化的空间,可以将成像参数的当前估计值作为初始值,再启动下一组循环迭代,然后输出最终结果。本发明的一种平滑L0范数最小化的ISAR成像算法,在以往平滑L0范数最小化算法的基础上进行改进,能够以较少或者不充足的接收信号进行目标ISAR图像恢复,不仅运算量很小,而且成像分辨率高,具有很好的实用价值。

技术领域

本发明涉及一种平滑L0范数最小化的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法,属于雷达探测技术领域。

背景技术

雷达ISAR成像在民用和军事领域都有广泛的应用。ISAR成像以固定的雷达探测移动的目标,在很多时候面临非合作目标,得到的数据是瞬时的、不充足的。如何以有限的数据获取更加清晰的ISAR图像,是一个对接收信号进行数学建模和参数求解的难题。

近年来,压缩感知技术被成功地应用于目标ISAR图像重建。根据压缩感知理论可知,若目标ISAR图像是稀疏的,则可以用一个与变换矩阵不相关的采样矩阵将大尺寸的ISAR图像投影到小尺寸的信号空间上,然后通过求解一个稀疏约束的优化问题就可以从这些少量的接收信号中以较高的概率恢复出ISAR图像。由于雷达散射中心在空间中具有稀疏分布的特性,压缩感知方法适用于ISAR高分辨成像,能用不充足的接收信号获取更高分辨率的ISAR图像。

虽然压缩感知在雷达成像领域得到广泛的研究,但多数算法步骤复杂,运算量过大,无法实时完成ISAR成像,降低了算法在军事等方面的实用性。如何同时实现高分辨率和小运算量,是ISAR成像算法领域面临的难题。

发明内容

发明目的:本发明基于压缩感知中的平滑L0范数最小化算法,经过大幅改进,用于估计ISAR成像参数矩阵,目的在于采用较少的接收信号,恢复尽量高分辨率的ISAR图像,除此之外,目前很多新的ISAR成像参数估计算法步骤复杂,运算量大,使之缺乏实用性。本发明提出的算法运算量小,ISAR成像参数估计速度快。

技术方案:本发明提出一种平滑L0范数最小化的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法,包括如下步骤:

步骤1,基于稀疏表达数学模型为YM×N=AM×PSP×QBQ×N+ZM×N的接收信号Y,求得ISAR成像参数矩阵S的伪逆解为:

其中,YM×N为M行N列的接收信号,AM×P为M行P列的左乘矩阵,SP×Q为P行Q列的ISAR成像待估计参数,BQ×N为Q行N列的右乘矩阵,ZM×N为M行N列的环境噪声;

ISAR成像参数SP×Q的估计由外循环嵌套内循环来完成,确定参数估计的最大外循环次数J,标记外循环的迭代变量j=1,2,…J;确定最大内循环次数K,标记内循环的迭代变量k=1,2,…K;每一轮外循环包括K轮内循环;用来表示第j轮外循环中第k轮内循环结束时ISAR成像参数的估计值;

确定平滑系数序列{σj}=[σ1 σ2…σJ],其中,σj=cσj-1,系数c介于0.5到1之间,所以σ1取值最大,其余σj值逐步递减,平滑系数σj适用于第j轮外循环中的所有内循环,令j=0,并初始化

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