[发明专利]一种基于SRMF和序列CLEAN的空间自旋目标成像方法

摘要

本发明涉及一种基于SRMF和序列CLEAN的空间自旋目标成像方法，利用序列CLEAN代替相干CLEAN和SRMF相结合，利用该方法能够有效地解决虚假散射点的影响。由于序列CLEAN每次查找的是最大的m个峰值，可以构成一个m叉树。并且在每次查找到峰值进行下一步之前会对该散射点进行判断，看是否属于真实的目标散射点。这样能够有效地解决虚假散射点和噪声的干扰。通过仿真结果发现，该方法能较准确地查找到所有的散射点。

主权项

1.一种基于SRMF和序列CLEAN的空间自旋目标成像方法，其特征在于步骤如下：步骤1：根据仿真目标模型的距离向和方位向构造回波信号；步骤2：利用傅里叶变换对回波信号进行距离压缩得到信号S_k(x)，其中k表示迭代次数，并利用公式计算压缩后信号的能量，其中*表示共轭；步骤3：利用SRMF算法对回波信号中每个距离单元进行处理，得到二维复图像I_k；步骤4：提取二维复图像I_k中最大的m个峰值，并记录下每个峰值对应的坐标及幅度信息；步骤5：利用第i个峰值的坐标和幅值信息构造点扩散函数，i＝1,2…m；用S_k(x)在对应位置减去该点的点扩散函数，得到第k次迭代过程中选取的第i个峰值的信号S_k，i；步骤6：计算信号S_k，i对应的能量Ti(k+1)=∫-∞∞S(k,i)(x)S(k,i)*(x)dx,]]>其中*表示共轭；步骤7：比较T_i(k+1)与T(k)，如果前者大于后者则认为步骤5中消减的点为虚假目标，比较T_i(k+1)与T(k)，如果前者大于后者则认为步骤5中消减的点为虚假目标，终止此点的迭代；反之则存储该点的位置和幅度信息，然后令k＝k+1，将S_k,i作为新的回波信号，重复步骤2-5；步骤8：对m个峰值重复步骤4~步骤6；步骤9：当目标都已找到或者是达到噪声水平，则终止，得到一个不完全的m叉树，找到信号能量最小的那个节点，然后从这个节点向上搜索路径，并存储该路径对应的所有节点；步骤10、用“干净”点扩散函数与这些点卷积得到复原的“干净”信号的目标成像。