[发明专利]基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法

说明书

本发明公开了一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法，本发明的实现步骤是：(1)稀疏贝叶斯建模；(2)利用期望传播算法求解稀疏贝叶斯模型中每个距离单元的实数权向量；(3)重构逆合成孔径雷达ISAR图像散射系数矩阵；(4)转置并画出矩阵，得到回波缺损及低信噪比情况下的目标逆合成孔径雷达ISAR成像结果。本发明基于稀疏信号重构理论实现了逆合成孔径雷达ISAR成像，可用于在回波缺损及低信噪比情况下对空间与空中非合作目标的二维成像。

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及雷达信号处理技术领域中的一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像方法，可用于逆合成孔径雷达接收到目标回波信噪比低、存在缺损等情况下的空间目标二维成像。

背景技术

由于具有全天时、全天候、高分辨率和远距离等特点，逆合成孔径雷达ISAR在航空与航天目标观测中发挥着重要作用。当受雷达工作模式限制而无法对目标进行连续观测时，会产生方位缺损回波，此时传统基于脉冲压缩的成像方法会产生高旁瓣。此外，当逆合成孔径雷达ISAR对远距离小目标进行探测时，回波信噪比较低，从而很难得到高质量成像结果。

对于逆合成孔径雷达，目标强散射点数目远小于观测样本数，因此具有稀疏性。目前，充分利用其稀疏性，在回波缺损、低信噪比情况下实现空间目标高质量、高分辨成像是提高现有雷达对空间、空中目标探测与监视能力的关键技术。

西安电子科技大学在其申请的发明专利文献“基于稀疏孔径的机动目标逆合成孔径雷达成像方法”(公开号：103901429A，申请号：201410140123.5)中公开了一种基于稀疏重构的成像方法。该方法具体步骤为：对回波数据进行距离压缩和运动补偿，利用正交匹配追踪算法得到稀疏孔径重构回波信号，接着对重构回波信号进行快速傅里叶变换，最终实现逆合成孔径雷达ISAR的距离-多普勒成像。该方法虽然能够在回波缺损情况下实现高分辨成像，但是，该方法仍然存在的不足之处是，正交匹配追踪算法稀疏表征权向量能力不足，在回波缺损及低信噪比情况下容易产生虚假点，无法获得聚焦良好的ISAR图像。

吴称光，邓彬，苏伍各，王宏强，秦玉亮在其发表的论文“基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法”(电子与信息学报2015，37(12)：2941-2947)中提出一种基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法。该方法基于稀疏信号表示理论，将ISAR高分辨成像问题转化为稀疏信号表示问题，利用变分推断算法求解模型参数，最终实现目标逆合成孔径雷达ISAR成像。该方法虽然能够在回波缺损情况下实现二维ISAR成像，但该方法存在的不足之处是，在低信噪比情况下该方法参数估计误差较大，无法获得准确良好的ISAR像。

发明内容

本发明的目的是针对上述稀疏成像技术中数值优化方法稀疏表征能力不足，低信噪比条件下误差较高等局限性，提出一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达ISAR成像方法。该方法充分利用回波信号的稀疏性，通过回波信号的稀疏建模及稀疏系数求解最终实现目标回波缺损与低信噪比情况下的空间目标逆合成孔径雷达ISAR成像。

为实现本发明的目的的具体思路是：基于稀疏信号重构理论，将ISAR成像问题转化为稀疏线性回归问题，利用伯努利高斯模型对目标回波建模，进而采用期望传播算法求解权值向量，最终实现回波缺损及低信噪比情况下的空间目标二维成像。

为实现上述目的，本发明的主要步骤如下：

(1)稀疏贝叶斯建模：

(1a)计算距离向脉冲压缩后每个距离单元有效复数回波向量对应的实数向量；

(1b)将待测目标周围环境中复数噪声向量对应的实数噪声向量的先验分布设置为高斯分布；

(1c)将每个距离单元的实数权向量的稀疏先验分布设置为伯努利高斯分布；

(2)利用期望传播算法计算每个距离单元的实数权向量：