[发明专利]一种基于改进最小熵算法的SAR动目标成像方法

权利要求书

1.一种基于改进最小熵算法的SAR动目标成像方法，包括下列步骤：

步骤一：在推导正侧视的SAR动目标回波二维频域信号的基础上，构造相位补偿函数，并提取动目标的ROI数据；

步骤二：通过基于改进的最小化图像熵方法寻找动目标ROI数据中关于目标运动速度参数的最佳估计值，并对提取的动目标ROI数据进行相位补偿，完成动目标的聚焦。

2.根据权利要求1所述的改进最小熵算法的SAR动目标成像方法，其特征在于：所述的步骤一具体包括下述步骤：

Step1)建立正侧式条带SAR动目标成像模型；

Step2)推导正侧视的SAR动目标回波二维频域信号S(f_r,f_a)，利用传统距离徙动算法得到初步成像结果；

Step3)提取动目标的ROI数据得到含有未知参数的相位补偿函数

3.根据权利要求2所述的改进最小熵算法的SAR动目标成像方法，其特征在于：所述的步骤一的Step1)具体为：

设rOx为笛卡尔坐标系，X轴为方位向，Y轴为距离向，雷达平台以速度V运动；雷达平台通过发射线性调频信号来实现距离向的高分辨，通过方位向的合成孔径实现方位向的高分辨，发射的LFM信号可表示为

p(t)＝rect(t/T_p)exp(jπγt²) (1)

式中，t是快时间，T_p是LFM信号的脉宽，γ表示其调频率，j是虚数单位，rect(·)表示矩形脉冲，exp(·)表示指数；在(x₀,r₀)处有一个速度为(v_x,v_r)动目标，在慢时间为t_s的时刻，动目标运动到(x_s,r_s)，雷达和动目标之间的瞬时斜距为

式中，V，t_s分别为雷达平台运动速度和慢时间；

经过雷达接收机的处理，雷达平台接收到的基带回波信号可以表示为

式中，c是光速，f_c表示载频，σ是场景中某个散射点的散射系数，T_a是合成孔径时间。

4.根据权利要求2所述的改进最小熵算法的SAR动目标成像方法，其特征在于：所述的步骤一的Step2)具体为：

对式(3)进行二维傅里叶变换得到回波信号的二维频域表达式

式中，f_r、f_a分别为距离频率和方位频率，δ＝x₀(V-v_x)-r₀v_r，随后进行距离向匹配滤波和Stolt插值，式(4)变为

对式(5)进行二维逆傅里叶变换得到散焦的动目标图像，从中提取出动目标的ROI数据之后，再转换回二维频域得到动目标ROI数据的二维频域表达式

式中，分别为动目标ROI数据的距离向频率和方位向频率；相应的相位补偿函数为

式中，R_ref为参考距离，α是相位补偿函数中的未知参数，即为后面需要通过改进最小熵算法估计的参数，

5.根据权利要求2所述的改进最小熵算法的SAR动目标成像方法，其特征在于：所述的步骤一的Step3)具体为：

当参数α已知时，相位补偿函数可以写为相位补偿矩阵H(α)，那么动目标的重聚焦过程为

式中，Z表示聚焦的动目标图像，分别表示距离向、方位向傅里叶逆变换；S_ROI是动目标ROI数据的二维频域；表示哈德玛积；如果估计的参数与真实的参数相等，则动目标ROI数据中由未知参数带来的相位误差就能够被完全补偿，从而得到完全聚焦的动目标图像。