[发明专利]基于目标散射系数非负约束的全变差正则化关联成像方法

说明书

本发明属于雷达成像技术领域，公开了一种基于目标散射系数非负约束的全变差正则化关联成像方法；首先根据关联成像的几何关系建立雷达关联成像模型；对目标散射系数进行幅度和相位的拆分，建立非负约束条件下的全变差正则化函数；采用交替方向乘子法对正则化函数进行最优化求解。本发明对散射系数的幅度和相位信息分开考虑，充分利用了散射系数幅值的非负性进行雷达目标场景的重建，模型的建立更接近于实际情况，有利于获得更好的成像效果，与常用的关联成像算法相比，本发明方法能更好的保留重构图像中区域之间的边缘信息，并增强区域平滑度。

技术领域

本发明属于用于雷达成像技术领域，尤其涉及一种基于目标散射系数非负约束的全变差正则化关联成像方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：近年来，关于雷达关联成像技术的研究不断深入，并且取得了一系列成果。现有技术一首次提出了基于时空二维随机辐射场的成像方法，揭示了辐射场的时空两维随机性是实现目标超分辨率重构的本质原因，为后续的理论研究奠定了基础。现有技术二将热关联成像，雷达关联成像和传统雷达成像进行了对比分析，验证了雷达关联成像的有效性。现有技术三构建了微波关联凝视成像的数学模型，通过压缩感知的方法对时空两维随机辐射场和散射回波进行处理得到反演的目标图像。现有技术四基于全变差正则化，利用牛顿迭代法对关联成像进行求解。但是，在现有的成像算法中均为基于回波幅度信息的信号处理，忽略了雷达成像不同于其他成像的特殊性即雷达观测到的回波数据和目标散射系数均为复数，特别是目标散射系数的相位信息没有得到充分利用。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的成像算法中均假设散射系数为实数，并对其进行幅度约束，然而雷达成像观测到的回波数据和目标散射系数均为复数，因此需要对散射系数的幅度和相位进行分开处理，充分利用幅度信息的非负性。

解决上述技术问题的难度和意义：

(1)通过对散射系数的幅度和相位进行分开处理，使得成像模型更逼近于实际情况，有利于获得更好的成像性能；

(2)对散射系数的幅度和相位的分开处理，导致常规成像求解方法不再适用，因此本发明通过引入交替乘子方向法。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于目标散射系数非负约束的全变差正则化关联成像方法。

本发明是这样实现的，一种雷达关联成像模型，所述雷达关联成像模型为：

表示为矩阵形式为：

b＝Aσ+n；

其中，b为接收信号矢量，A表示辐射场参考矩阵，σ为目标散射系数向量，n为噪声向量；M为离散成像单元；成像区域M个成像单元的散射系数分别为[σ₁,σ₂,…,σ_M]；回波离散化得到K个采样时刻[t₁,t₂…,t_K]；K个采样时刻的噪声分别为[n₁,n₂,…,n_K]，为k时刻，第m个成像单元的辐射场参考信号。

本发明的另一目的在于提供一种所述雷达关联成像模型的构建方法，所述雷达关联成像模型的构建方法包括：

(1)将成像区域分割成M个离散成像单元，这些离散网格具有相同的尺寸，成像网格的位置坐标和散射特性由其中心点处的位置坐标矢量和散射系数代替；成像区域M个成像单元的等效散射系数矢量为σ＝[σ₁,σ₂,…,σ_M]，若在某一个成像单元中不存在目标点，则将散射系数设为零；