[发明专利]一种增广拉格朗日实波束雷达角超分辨处理方法

摘要

本发明公开了一种增广拉格朗日实波束雷达角超分辨处理方法，首先在实波束扫描的同时发射线性调频信号，获得雷达照射区域的二维回波信号，再通过距离向匹配滤波实现距离向高分辨率，然后根据雷达天线扫描成像的过程构造方位回波的信号模型，再根据噪声功率影响最小准则，将反卷积问题转化为约束优化问题，并利用增广拉格朗日方法实现目标函数的求解，并迭代反演出目标散射系数，达到实现扫描雷达的方位角超分辨的目的。本发明较好的解决了实波束扫描雷达成像模式下，方位向角分辨率低的问题。

主权项

一种增广拉格朗日实波束雷达角超分辨处理方法，其特征在于，包括：S1、初始化系统参数；S2、根据雷达发射信号以及步骤S1初始化后的系统参数生成二维回波信号；S3、将离散化的二维目标分布矩阵、回波信号矩阵按照各距离单元顺序排列为向量形式，得到二维目标分布向量和回波信号向量；S4、根据步骤S3得到的回波信号向量，在正则化的框架下，引入全变差算子，构建目标函数，利用增广拉格朗日方法求解目标函数，得到场景目标分布结果；所述步骤S4包括：S41、在正则化的框架下，引入全变差算子，根据步骤S3得到的回波信号向量得到约束优化问题，subject to:其中，|| ||1表示L1范数，|| ||2表示L2范数，ε为依赖于噪声变量的参数，且ε≥0；f表示目标分布向量；g表示回波信号向量；H是维数为NNr×NNr的矩阵，N为回波信号方位向采样点数，Nr为回波信号距离向回波采样点数；λ为正则化参数；S42、引入凸函数θ1(f)＝λ||Lf||1和将约束优化问题subject to:转化为：argminf{θ1(Lf)+θ2(Hf)};]]>S43、引入辅助变量在条件限制下，将转化为：subject to:其中，u＝Hf,v＝Lf；则将subject to:转化为：subject to:S44、引入函数E(z)和z＝Cf，将步骤S43得到的subject to:转化为：subject to:z＝Cf；其中，S45、采用增广拉格朗日方法，将步骤S44得到的subject to:z＝Cf转化为求如下函数的鞍点：LA(f,z,γ)=E(z)+γT(z-Cf)+μ2||z-Cf||22]]>其中，为拉格朗日系数向量，为二范数，为拉格朗日系数向量中关于u的相关元素排列的向量，为拉格朗日系数向量中关于v的相关元素排列的向量；S46、利用迭代算法计算的鞍点，得到超分辨结果。