[发明专利]一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法

说明书

本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法，包括以下步骤：建立雷达坐标系，确定成像区域，划分成像单元；MIMO雷达阵列发射正交频分信号，并接收回波信号；对成像区域进行目标检测，并映射到成像单元；按照概率抽取像素单元，形成成像像素单元集合；按照卷积逆投影方法对取样集合像素单元依次成像，对其余像素单元按照矩阵填充算法进行重构。本发明利用二维图像数据的结构性和相关性特点，以先验信息提取有效成像像素点以及辅助像素点，实现实时在线全区域图像重构；避免对目标区域内所有像素点依次成像，降低运算量，保证成像算法的实时性要求。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体地说是一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法。

背景技术

毫米波雷达以其全天候工作能力、良好的环境适应性，并且能同时提供目标多维参数信息等诸多优点，已成为汽车辅助驾驶商业化应用的主流技术，以低成本毫米波雷达及视觉构成的自动驾驶感知系统是最具有市场化前景的自主式自动驾驶解决方案之一。但是，目前毫米波雷达技术仍停滞在辅助驾驶的防撞探测应用阶段，并未在自动驾驶应用领域充分发挥自身的技术优势。归纳起来，毫米波雷达技术主要存在的问题主要体现在：目标检测跟踪、点迹凝聚是毫米波雷达信号处理的常规流程，提供以点状描述的目标位置信息与速度信息，缺乏目标在空间尺度上的具体描述。因此，毫米波雷达不能对环境空间进行精准建模，是导致其在自动驾驶领域不能发挥主要作用的重要因素。

雷达成像算法研究是解决当前问题的重要途径。卷积逆投影算法能够对目标区域进行二维成像，且不受天线阵列形式的限制。但是，该算法对目标区域内所有像素点依次成像，运算时间长。实时性是无人系统/自动驾驶领域对雷达成像算法最主要的要求，因此迫切需求一种实时快速成像算法，为无人系统提供周围环境信息。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法，能够实现实时快速成像。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法，包括以下步骤：

步骤1：建立雷达空间坐标系，确定成像区域，划分成像单元；

步骤2：MIMO雷达阵列发射正交频分信号，并接收回波信号；

步骤3：对成像区域进行目标检测，并映射到成像单元；

步骤4：按照概率抽取像素单元，形成成像像素单元集合；

步骤5：按照卷积逆投影方法对取样集合像素单元依次成像，对其余像素单元按照矩阵填充算法进行重构。

所述建立雷达坐标系包括：

以MIMO雷达阵列的几何中心为原点，MIMO雷达阵列方向为x轴，垂直于MIMO雷达阵列方向为y轴，建立雷达空间坐标系。

所述MIMO雷达阵列具有L_t个发射天线和L_r个接收天线，L_t个发射天线的坐标为L_r个接收天线的坐标为

所述成像区域由雷达空间坐标系中x＝x_min,x＝x_max,y＝y_min,y＝y_max四条直线构成的矩形区域，则4个顶点坐标分别为(x_min,y_min)、(x_min,y_max)、(x_max,y_min)、(x_max,y_max)。

所述划分成像单元包括：