[发明专利]基于高斯过程回归的距离-瞬时多普勒图像序列降噪方法

说明书

本发明公开了一种基于高斯过程回归的距离‑瞬时多普勒图像序列降噪方法，主要解决现有技术在低信噪比下成像质量低的问题。其方案包括：1)接收ISAR回波并进行距离向脉冲压缩；2)将距离脉冲压缩后的信号沿方位向进行短时傅里叶变换，得到距离‑多普勒‑时间立方图，并按时间顺序进行取值得到图像序列；3)对不包含目标的图像区域取值，计算得到噪声的标准差；4)根据图像序列中的值进行最大似然估计得到相应的参数向量；5)根据参数向量计算像素点的降噪向量，并构成降噪图像序列。本发明在低信噪比下实现了对含噪距离‑瞬时多普勒图像序列的降噪效果，有效改善了图像质量，可用于低信噪比条件下的非平稳运动目标检测、成像与特征提取。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及距离-瞬时多普勒图像序列降噪方法，可用于低信噪比条件下的非平稳运动目标检测、成像与特征提取。

背景技术

由于逆合成孔径雷达ISAR对空天运动目标成像具有诸多优点，因此广泛应用于军事、民用等领域。但是，目标的雷达回波往往受到高斯白噪声干扰，从而严重影响ISAR的成像质量，增加了目标分类识别的难度。因此，ISAR图像降噪是成像的关键步骤。现有的雷达图像降噪方法有两种：一是基于基追踪的稀疏重构方法，该方法未充分利用散射点在图像序列间的变化信息，在低信噪比条件下效果较差；二是基于空域的降噪方法，这种方法未利用噪声的统计信息，并且图像细节信息保留不足。

Ji-Hoon Bae,Byung-Soo Kang,Kyung-Tae Kim,and Eunjung Yang等在其发表的论文“Performance of Sparse Recovery Algorithms for the Reconstruction ofRadar Images From Incomplete RCS Data”(IEEE Geoscience and Remote SensingLetters,Vol.12,No.4,April 2015)中提出了一种基于基追踪降噪的方法。该方法利用目标图像的稀疏特性，将成像问题转化为l₁范数优化问题，通过求解正则化优化目标函数l₁实现稀疏ISAR成像和图像降噪。由于该方法仅利用单幅图像进行降噪，未利用散射点在图像序列中的变化特性，因此当回波信噪比很低时效果较差。

Jun Z,Xueguang C,Jian L在其发表的论文“A speckle reduction algorithmby soft-thresholding based on wavelet filters for SAR images”(FourthInternational Conference on Signal Processing Proceedings,IEEE,1998:1469-1472vol.2.)中提出了一种基于小波变换的图像降噪方法。该方法首先用二维小波基表示SAR图像，然后针对SAR图像特性，选择适合的软阈值滤除斑点噪声，最后通过小波变换重构出去噪后的SAR图像。该方法属于传统空域滤波方法，其性能依赖于窗口的选择，并且对图像细节信息保留不足。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于高斯过程回归的距离-瞬时多普勒RID图像序列降噪方法，以实现在低信噪比条件下对运动目标图像序列的有效去噪，从而获得聚焦良好的目标图像序列。

本发明的基本思路是：基于高斯过程回归理论，将RID图像序列去噪问题转化为数据回归问题，采用核方法求解超参数向量，并对数据进行精确重构，最终实现对RID图像序列的去噪。同时，采用共轭梯度法求解参数最优解，算法复杂度低，准确性高。其实现方案包括如下：

基于高斯过程回归的距离-瞬时多普勒图像序列降噪方法，包括：

(1)通过逆合成孔径雷达向运动目标发射线性调频信号，并获取其回波，取距离向采样点数为N_r，方位向采样点数为N_a，得到一个N_r×N_a的含噪雷达回波矩阵S_r；