[发明专利]无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法

摘要

本发明属于雷达超分辨广域成像技术领域，特别涉及无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法。该无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法包括以下步骤利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤战场监视雷达对对应的原始回波数据进行预处理，得出对应的中心补偿后数据；将对应的中心补偿后数据在方位向进行孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；根据对应的方位超分辨处理数据，得出对应的子图像。

主权项

无人机载战场监视雷达超分辨广域成像方法，其特征在于，包括以下步骤：针对战场监视雷达的每个照射区域，生成战场监视雷达的对应照射区域的地面监视图像，利用战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像组合成广域地面监视图像；生成战场监视雷达的每个照射区域的地面监视图像包括以下步骤：步骤1，当战场监视雷达扫描到对应照射区域时，战场监视雷达接收对应的原始回波数据；战场监视雷达对对应的原始回波数据依次进行距离向脉冲压缩、距离走动校正、中心补偿，得出对应的中心补偿后数据；在步骤1中，对应的中心补偿后数据表示为X，X＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,n),...,x(m,Na‑1)]其中，x(m,n)表示第m个距离单元第n个脉冲经过中心补偿后的脉压结果，m代表快时间，n代表慢时间，m为自然数且m为0至M‑1，M为战场监视雷达的距离单元数目，n为自然数且n取0至Na‑1，Na为战场监视雷达的方位向脉冲数目，Na为偶数；步骤2，将对应的中心补偿后数据在方位向进行2倍的孔径外推，得出对应的孔径外推后数据；所述步骤2的具体子步骤为：(2.1)利用Burg算法求取对应的中心补偿后数据的孔径外推系数a(k)；k为整数且k取0至Na‑1；(2.2)对对应的中心补偿后数据在前向进行孔径外推，得出对应的前向孔径外推数据，所述对应的前向孔径外推数据X1为：X1=[x^f(m,0),x^f(m,1)...,x^f(m,P-1)]]]>其中，m代表快时间，n1代表慢时间，m为自然数且m取1至M，n1为自然数且n1取P+Na/2‑1至P，P＝Na/2，k'取1至P；对对应的中心补偿后数据在后向进行孔径外推，得出对应的后向孔径外推数据，所述对应的后向孔径外推数据X2为：X2=[x^b(m,3Na/2),x^b(m,3Na/2+1),...,x^b(m,2Na-1)]]]>其中，m代表快时间，n2代表慢时间，m为自然数且m取1至M，M为距离单元数目，n2为自然数且n2取P+Na/2至P+Na‑1，P＝Na/2，k'取1至P；上标H表示取共轭转置；(2.3)根据对应的中心补偿后数据X、对应的前向孔径外推数据X1和对应的后向孔径外推数据X2，得出对应的孔径外推后数据X'X′=[X1,X^,X2],]]>X^=[x(m,0+P),x(m,1+P),...,x(m,n+P),...,x(m,Na+P-1)]]]>令则对应的孔径外推后数据X'为：X'＝[x(m,0),x(m,1),...,x(m,2Na‑1)]；步骤3，将对应的孔径外推后数据在方位向进行幅相估计法超分辨处理，得出对应的方位超分辨处理数据；所述步骤3的具体子步骤为：(3.1)根据设定的有限冲击响应滤波器的阶数，对对应的孔径外推后数据X'进行重新排列，得出2Na‑L+1组重新排列后数据，L为设定的FIR滤波器的阶数，L＝Na；在2Na‑L组重新排列后数据中，第l组数据Sm,l为：Sm,l＝[x(m,l),x(m,l+1),...,x(m,l+L‑1)]T其中，l取0至2Na‑L，上标T表示矩阵或向量的转置；(3.2)根据每组重新排列后数据，得出对应的数据序列的协方差矩阵R^m=12Na-L+1Σl=0N-LSm,lSm,lH]]>其中，N＝2Na，上标H表示取共轭转置；(3.3)估计对应的噪声和干扰的L维协方差矩阵Q^(m,w)=R^m-Y^(m,w)Y^H(m,w)]]>Y^(m,w)=12Na-L+1Σl=0N-LSm,lexp(-jwl)]]>其中，N＝2Na，上标H表示取共轭转置，说明w为APES超分辨处理后每组重新排列后数据的角频率；(3.4)计算出对应的匹配滤波器系数h^(m,w)=Q^-1(m,w)β(w)β(w)Q^-1(m,w)β(w)]]>其中，上标‑1表示矩阵的逆，β(w)＝[1 exp(jw) … exp(j(L‑1)w)]T，上标T表示矩阵或向量的转置，β(w)表示对应的归一化导向矢量；(3.5)根据以下公式得出不同频率处的数据幅度估计值：X^(m,w)=h^H(m,w)Y^(m,w),]]>其中，w为APES超分辨处理后每组重新排列后数据的角频率，表示角频率w处的数据幅度估计值，则对应的方位超分辨处理数据为：子步骤(3.5)得出的不同频率处的数据幅度估计值；步骤4，针对对应的方位超分辨处理数据，在距离‑多普勒域提取对应多普勒带宽内的数据；然后根据提取的数据，得出对应的子图像，对应子图像中每个像素点的幅度值为：提取的数据中对应位置的数据的取值。