[发明专利]基于稀疏贝叶斯学习框架的机动平台前视超分辨成像方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习框架的机动平台前视超分辨成像方法，包括：建立面向机动平台的单基前视扫描成像模型；利用单基前视扫描成像模型计算前视场景散射系数观测值、构建过完备字典矩阵；针对前视场景散射系数每一距离门，构建前视场景散射系数的贝叶斯后验概率问题；利用student‑t分布思想，根据前视场景散射系数观测值和过完备字典矩阵将求解贝叶斯后验概率问题转化为求解基于student‑t分布的最大似然问题；利用期望最大化思想求解基于student‑t分布的最大似然问题得到当前距离门的最大似然估计值；遍历所有距离门得到对应的最大似然估计值以实现最终成像。本发明实现了机动平台前视超分辨成像。

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于稀疏贝叶斯学习框架的机动平台前视超分辨成像方法。

背景技术

在传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)成像系统中，为了获取二维高分辨的微波遥感图像，需要沿距离横向积累出足够长的合成孔径或者足够大的相干积累角，从而能够在空间中形成一个等效的虚拟阵列，并干涉形成一个极窄的波束，实现对照射区域的距离横向高分辨探测。对于微波遥感成像领域而言，距离向的高分辨能力能够通过脉冲压缩技术来实现，其性能由发射信号的带宽决定。

但是，在前视成像几何构型中，雷达天线波束指向平台飞行方向的正前方，因此距离横向的合成孔径长度无法随着平台的运动而产生积累。此时，对于前视照射区域内的距离横向分辨能力仅由雷达天线的方位向实孔径长度提供；此外，当雷达波束指向飞行方向的正前方时，前视场景的左右两侧拥有着相同的空间锥角，会造成前视成像时左右多普勒模糊的问题。综合上述两大难题距离横向分辨率受限于方位向实孔径长度、左右多普勒存在模糊，传统单通道SAR成像系统及信号处理方法无法直接应用到前视成像问题中。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于稀疏贝叶斯学习框架的机动平台前视超分辨成像方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明实施例提供了一种基于稀疏贝叶斯学习框架的机动平台前视超分辨成像方法，包括：

建立面向机动平台的单基前视扫描成像模型；

利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型计算前视场景散射系数观测值；

利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型构建过完备字典矩阵；

针对前视场景散射系数的每一距离门，构建前视场景散射系数的贝叶斯后验概率问题；利用student-t分布思想，根据所述前视场景散射系数观测值和所述过完备字典矩阵将求解所述贝叶斯后验概率问题转化为求解基于student-t分布的最大似然问题；利用期望最大化思想求解所述基于student-t分布的最大似然问题得到当前距离门的最大似然估计值；

遍历所有距离门得到对应的最大似然估计值，根据所有最大似然估计值得到最终机动平台前视成像结果。

在本发明的一个实施例中，所述利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型计算前视场景散射系数观测值，包括：

利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型发射脉冲信号并接收形成的基带回波信号；

对所述基带回波信号进行距离向匹配滤波处理得到匹配滤波信号；

分别构造加速度相位补偿函数和包络去斜函数；

根据所述匹配滤波信号、所述加速度相位补偿函数和所述包络去斜函数计算所述前视场景散射系数观测值。

在本发明的一个实施例中，所述利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型构建过完备字典矩阵，包括：

利用所述面向机动平台的单基前视扫描成像模型计算瞬时多普勒频率；