[发明专利]稀疏微波成像方法

权利要求书

1.一种稀疏微波成像方法，其特征在于，将稀疏信号处理引入微波成像，并有机结合形成的微波成像；

通过被观测对象的稀疏表征域，在空间、时间、频谱或极化域稀疏采样，获取被观测对象的稀疏微波信号，经对稀疏微波信号处理和信息提取，获取被观测对象的空间位置、散射特征和运动特性，通过优化算法，恢复场景目标信息；

根据微波成像观测数据的稀疏性构建的稀疏微波成像方法，采集的数据量比基于奈奎斯特采样定理的系统采样的数据量少，从而降低微波成像系统的复杂度。

2.如权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，所述时间稀疏，是微波成像中距离向采样时间、方位向采样时间二维稀疏。

3.如权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，所述空间稀疏，是与平台位置、阵元分布有关的稀疏特性，通过对各通道回波信号的综合处理，实现被观测区域的信息恢复和目标特征信息的提取。

4.根据权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，所述频谱稀疏，是雷达发射和接收采用稀疏频谱信号，通过稀疏信号处理恢复宽频带信号，并结合时间稀疏微波成像或空间稀疏微波成像获取被观测对象的超高分辨图像和多频谱特征信息。

5.根据权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，所述极化稀疏，是利用简缩极化、混合极化技术，通过稀疏极化通道实现目标的全极化数据获取，以减小对雷达系统收发通道数和脉冲重复频率的要求。

6.根据权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，所述的联合稀疏，是利用空间、时间、频谱或极化其中两者或两者以上的稀疏特性，实现联合稀疏微波成像。

7.如权利要求1所述的稀疏微波成像方法，其特征在于，包括步骤：

步骤S1：发射的信号是线性调频信号，或随机序列信号，或空时两维编码信号；

步骤S2：信号通过功率放大器放大后，由稀疏微波成像雷达系统的天线进行发射；

步骤S3：根据发射信号的形式和雷达平台与目标之间的几何关系建立回波模型；

步骤S4：稀疏微波成像雷达系统的采样方式，是均匀低速采样、随机采样或经过预处理之后的采样；

步骤S5：建立稀疏微波观测方程，实现对观测场景的恢复：

S51：对于具有明显稀疏特性的场景X，稀疏微波的观测方程为：

Y＝ΦX+N

其中，Y为回波数据，Φ为观测矩阵，N为噪声；根据稀疏信号处理理论，l₁优化能很好的给出场景X中值最大的K个元素：

X^=argmin||X||lst.||Y-ΦX||2≤ϵ]]>

其中，||·||_l表示变量的l阶范数，min(·)表示最小化操作，s.t.表示使得满足，ε是对于噪声存在时为优化收敛设定的门限值；

S52：对于不存在明显稀疏的场景X，必须根据它的稀疏基，包括空间、时间、频谱、极化或者多维度联合稀疏特性，场景X的稀疏变换表示为：

X＝Ψθ

其中Ψ为稀疏变换矩阵，θ为X在Ψ变换矩阵下的表示，因此稀疏微波成像雷达的观测方程表示为：

Y＝ΦΨθ+N

根据l₁优化理论，值最大的K个稀疏基系数由下式给出：

θ^=argmin||θ||lst.||Y-ΦΨθ||2<ϵ]]>

这里，||·||_l表示变量的l阶范数，min(·)表示最小化操作，s.t.表示使得满足；其中，ε是对于噪声存在时，为优化收敛设定的一个门限，恢复出稀疏系数之后，场景表示为：

X=Ψθ^;]]>

S53：根据上述步骤得到场景信息X中元素的位置对应于被观测对象的空间位置，X中元素的值对应于被观测对象的散射特性和运动特性，变换域下θ中元素的值对应于特征信息。