[发明专利]基于IFFT和混合匹配追踪的时分地基MIMO滑坡雷达成像方法

说明书

本发明公开了基于IFFT和混合匹配追踪的时分地基MIMO滑坡雷达成像方法，用于解决现有山体滑坡监测领域成像方法所用天线数目多、数据处理复杂度高的问题，并针对多目标成像的伪影点问题引入混合匹配追踪算法，大大改善成像质量。实现步骤为：构造等效随机稀疏收发阵列；建立回波信号采集模型；距离向压缩处理；方位向压缩处理；完成二维目标高分辨成像。本发明具有以下优点：减少阵列数目，降低硬件成本；降低了数据处理复杂度；提高了距离向和方位向分辨率。

技术领域

本发明属于山体滑坡监测雷达技术领域，涉及基于IFFT和混合匹配追踪的时分地基MIMO滑坡雷达成像方法。

背景技术

山体滑坡是常见的地质灾害之一，对铁路、公路建设及维护和工农业生产造成了巨大的危害。据不完全统计，每年自然灾害造成的人员死亡和失踪人数中约有六分之一来自于滑坡灾害，给人民群众生命财产安全造成巨大损失。因此山体滑坡实时监测研究是近年来灾害预防领域重要的研究方向，也具有现实意义。

地基雷达由于其稳定可控且可长期重复观测的特点，近年来已成为探测露天矿边坡形变、城区沉降、山体滑坡等领域的重要应用方向。本发明主要针对山体滑坡监测的关键技术——地基雷达成像进行研究。现有两大典型成像系统应用在山体滑坡监测领域：意大利的Joint Research Centre研制的LISA(Linear SAR)成像系统、佛罗伦萨大学和意大利IDS公司合作研制的GBInSAR(Ground Based InSAR)系统IBIS(Image By InterferometrySurvey)。这些成像系统通过雷达天线在水平直轨道运动获得较高的方位向分辨率，但是天线运动的同时会影响测量的精度，也限制了雷达数据的采集速度。

MIMO雷达利用其多发多收体制形成的虚拟天线阵元替代实际天线阵元，可以很好的解决合成孔径的问题。然而传统的成像算法，如距离多普勒算法和CS(Chirp Scaling)算法由于雷达结构的特殊性不再适用。后向投影算法，又称BP成像算法，是一种时域成像算法，具有很强的适应性，不会束缚MIMO雷达天线阵列的自由布阵。BP算法大量的运用在MIMO雷达成像，然而标准BP算法的成像效率较低。把波束形成算法引入BP成像中，可以进一步提高成像算法效率，但需要的天线数目仍然较多。从现有的文献来看，在山体滑坡监测雷达领域，采用的仍是经典的均匀线性布阵方式，稀疏阵列下的地基MIMO雷达成像技术仍待进一步研究。

发明内容

本发明的目的是提供基于IFFT和混合匹配追踪的时分地基MIMO滑坡雷达成像方法，用于解决现有山体滑坡监测领域成像方法所用天线数目多、数据处理复杂度高的问题，并针对多目标成像的伪影点问题引入混合匹配追踪算法，大大改善成像质量。

其原理是构造等效随机稀疏收发阵列，通过分时发射和接收步进频连续波信号建立时分地基MIMO雷达回波信号采集模型，对采集到的回波信号通过逆傅里叶变换完成距离向压缩，构造合适的测量矩阵和基于时延补偿因子的稀疏基，利用混合匹配追踪算法对距离压缩完的数据进行方位向压缩实现目标的二维高分辨成像。

为实现上述目的，本发明采用的以下技术方案。

基于IFFT和混合匹配追踪的时分地基MIMO滑坡雷达成像方法，包括以下步骤：

步骤1)构造等效随机稀疏收发阵列，所述构造等效随机稀疏收发阵列的方法为MIMO雷达是M发N收的均匀阵列，原始接收天线间隔为λ/2，发射天线间隔为N(λ/2)，λ是发射波波长，并指定接收阵列稀疏布置，从原始N个接收阵列中随机选取N'个，为保证阵列孔径长度足够大，第一个和最后一个接收天线位置不变，根据得到的N'个稀疏接收阵元和M个均匀的发射阵元，利用多项式理论得到MN'个虚拟阵元；

步骤2)构造时分地基MIMO雷达回波信号采集模型，所述的信号为分时发射和接收步进频连续波信号，所述分时发射和接收步进频连续波信号的方法包括以下步骤：

步骤2-1，由信号产生单元产生步进频连续波信号，设发射信号中单个脉冲表示为S(t)，