[发明专利]一种实现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法

摘要

本发明公开了一种实现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法，步骤一、前视扫描雷达回波建模；步骤二、距离向脉冲压缩处理；步骤三、距离走动的判定；步骤四、距离走动的校正；步骤五、扫描雷达方位向回波建模；步骤六、基于最大后验概率准则的卷积反演。有益效果：建立方位回波卷积模型，基于最大后验概率准则，结合先验信息和似然函数，导出算法迭代表达式，重建低频，恢复高频，利用频谱外推的性质得到迭代解,克服噪声和天线低通性质带来的频谱丢失问题，利用非线性运算分离获取了高频成分，实现超分辨成像。并利用频谱外推性质，给出频域谱宽和频域积分旁瓣比对迭代次数的变化趋势图，最后实现卷积反演，反演结果用于实现扫描雷达超分辨成像。

主权项

1.一种实现扫描雷达方位超分辨成像的解卷积方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、前视扫描雷达回波建模；步骤二、距离向脉冲压缩处理；步骤三、距离走动的判定；步骤四、距离走动的校正；所述步骤四的校正过程为：对数据g₃τ,η进行尺度变换，在频域上乘以相位补偿因子最后再进行距离向上的反变换得到回波的时域函数，消除距离走动后，回波信号的表达式如下：其中，g₃·表示脉冲压缩后的信号，σx,y为点x,y处目标的散射函数；w_a(·)为天线方位向方向图函数；是天线方位角初始时刻，T_β是目标在3dB天线波束宽度的驻留时间；τ是快时间，t为时间变量，c是电磁波传播速度，Rt为载机平台与场景中位于x,y点处目标的距离，R₀为场景目标到雷达的初始斜距，N₄τ,η是g₃τ,η进行距离走动校正后引入系统的总噪声；V为载机的速度，θ为波束俯仰角，φ为目标方位角，f₀为发射信号的载频；步骤五、扫描雷达方位向回波建模；步骤五的过程为，在步骤三或四的基础上，建立扫描雷达方位向回波模型；具体过程如下：根据步骤一，对距离向和方位向进行了离散处理；其中，场景回波距离向采样点数记为Nr；方位向采样点数记为Na；扫描雷达成像区域的方位时间向量记为：Ta＝[‑PRI·Na/2,‑PRI·(Na/2‑1),…,PRI·(Na/2‑1)]  (11)距离向时间向量记为：Tr＝[‑1/fs·Nr/2,‑1/fs·(Nr/2‑1),…,1/fs·(Nr/2‑1)]  (12)其中fs为距离向采样率；公式(10)可以转化成矩阵与矩阵的运算形式，转化后为：g＝Hf+N；  (13)其中：其中，上标T表示转置运算；K为目标的数目，有K＝M+L‑1，L为天线方向图的采样点数；另具有已证明关系成立的公式如下：其中，E{·}表示期望值运算；因此，公式(13)中的卷积矩阵H结构如下：其中，矩阵H为一个Na×K的矩阵；其中h＝(h1,h2,…,hL)T，hl≠0,l＝1,…,L为天线方向图向量；步骤六、基于最大后验概率准则的卷积反演；步骤六过程为，公式(13)，根据贝叶斯理论，回波数据的后验概率可以表示为：其中，p(f|g)，p(g|f)和p(f)分别代表回波数据的后验概率，似然函数和先验概率；回波数据是已知数据，通过最大化公式(19)的右边得到：其中，为目标信息在最大后验概率准则下得到的解；根据回波数据中与目标直接相关的目标数较少这种现象的统计特性，使用泊松分布函数描述扫描雷达回波时，即得：对公式(21)两边进行取对数运算，可以得到：为了得到公式(22)的最大值，对公式(22)进行梯度运算，令结果为零；即得到：其中，I为单位向量，其所有元素都是1；公式(23)中天线方向图是归一化的，求解公式(23)，既得到：这里，k表示迭代次数；根据公式(24)可以实现扫描雷达方位向超分辨成像。