[发明专利]一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法

说明书

本发明公开一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，应用于雷达信号处理领域，针对传统批处理模式下超分辨方法计算复杂度和内存占用率高的问题；本发明通过建立斜前视矢量卷类积精确回波模型，突破斜前视角分辨率提升机理性瓶颈；然后构造描述天线方向图和多普勒导向矩阵与雷达回波信号的可解析优化代价函数，将斜前视成像分辨率提升问题转化为在线递归优化估计问题；最后，通过Updating和Downdating滑窗递归，实现斜前视区域目标散射系数的实时更新。本方法不仅有效地改善了传统方法的方位分辨率，而且显著降低了其复杂度和内存占用率，有利于机载雷达的高品质连续实时成像。仿真结果证明了所提出方法的有效性。

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种扫描雷达技术中的实时快速成像技术。

背景技术

机载雷达斜前视高分辨率成像具备全天时、全天候工作的特点，作为一种主动式的遥感手段在地质测绘、灾害监测、军事侦察等领域有着广泛的应用。机载雷达往往采用多普勒波束锐化技术(DBS)对斜前视区成像，其主要利用雷达与目标之间的相对运动所引起的多普勒信息区分目标。但是，在宽幅快扫的成像模式中，基于传统快速傅里叶变换的DBS技术往往因其观测孔径不足而导致方位分辨率受限，其点扩散函数往往呈现宽主瓣、高旁瓣的特点。

为进一步提升方位分辨率，文献“Super-resolution Doppler beam sharpeningimaging based on an iterative adaptive approach，Remote Sensing Letters,vol.7,pp.259–268,01 2016.”提出了一种基于迭代自适应方法(IAA)谱估计方法用于解决DBS目标散射系数估计问题。但是，由于每次迭代的矩阵求逆运算，该方法的计算复杂度非常高，不利于实时处理。文献“Super-resolution Doppler beam sharpening method usingfast iterative adaptive approach based spectral estimation，Journal of AppliedRemote Sensing,vol.12,no.1,pp.1,2018.”提出了一种基于加权的快速迭代自适应超分辨率频谱估计方法提出了最小二乘理论以增强DBS的分辨率。然而，该方法确实有效地降低了迭代自适应方法的计算复杂度，但其对于回波的处理方式仍采用批处理形式。这意味着该方法无法在扫描的同时进行超分辨处理，从而导致实时性能的损失。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，不仅有效地改善了传统方法的方位分辨率，而且显著降低了其复杂度和内存占用率，有利于机载雷达的高品质连续实时成像。

本发明采用的技术方案为：一种机载扫描雷达实时超分辨成像方法，包括：

A1、建立斜前视矢量卷类积精确回波模型；

A2、构造描述天线方向图和多普勒导向矩阵与雷达回波信号的可解析最小二乘代价函数，将斜前视成像分辨率提升问题转化为优化估计问题；

A3、针对首个窗口数据，采用基于正则化的方法进行目标估计；

A4、针对剩下的窗口数据，采用Updating和Downdating滑窗递归，实现斜前视区域目标散射系数的实时更新。

步骤A1所述斜前视矢量卷类积精确回波模型为：

Y＝Aσ+e

A＝D⊙H

其中，Y表示方位回波矩阵，表示复数集合，A表示导向矩阵，D表示多普勒矩阵，H表示天线方向图矩阵，σ是目标的散射系数，e是加性高斯噪声矩阵，⊙表示点积。

Y通过下式离散采样得到：