本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù),特別涉及機(jī)載前視掃描雷達(dá)多幀超分辨成像技術(shù)。
背景技術(shù):
1、雷達(dá)成像系統(tǒng)具備全天時(shí)、全天候、探測(cè)距離遠(yuǎn)和成像分辨率高等優(yōu)勢(shì),在地形測(cè)繪、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視等軍事民用領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)sar技術(shù)和多普勒銳化dbs技術(shù)在飛行器正前方由于缺乏有效的多普勒帶寬和“左右模糊”現(xiàn)象,均無(wú)法對(duì)前視區(qū)域進(jìn)行高分辨成像,形成了成像區(qū)域上的“盲區(qū)”。
2、雷達(dá)前視超分辨成像是指在獲取實(shí)孔徑掃描雷達(dá)前視回波的前提下,以方位掃描回波是天線方向圖與目標(biāo)散射系數(shù)矩陣的卷積為基礎(chǔ),構(gòu)建回波卷積模型,并采用反卷積方法對(duì)目標(biāo)散射系數(shù)矩陣進(jìn)行估計(jì),從而提高前視掃描雷達(dá)的方位分辨力。
3、近十年,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)雷達(dá)前視超分辨成像的研究日趨火熱,提出了多種前視超分辨算法,對(duì)圖像質(zhì)量的增強(qiáng)程度也不斷提高。文獻(xiàn)“sparse?super-resolution?imagingfor?airborne?single?channel?forward-looking?radar?in?expanded?beam?space?vialp?regularisation”(chen?h.?m.,?li?m.,?wang?z,?et?al.?electronics?letters,2015,?51(11):?863-865)提出一種稀疏超分辨成像方法,其利用重點(diǎn)目標(biāo)在場(chǎng)景中的稀疏特性,通過(guò)l1范數(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模,實(shí)現(xiàn)了對(duì)集群目標(biāo)的有效分辨,但由于過(guò)于強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景稀疏性,此方法在進(jìn)行目標(biāo)分辨的同時(shí)會(huì)對(duì)背景輪廓造成一定的破壞;文獻(xiàn)“a?tv?forward-looking?super-resolution?imaging?method?based?on?tsvd?strategy?for?scanningradar”(zhang?y.,?tuo?x.,?huang?y.,?yang?j.,?ieee?transactions?on?geoscienceand?remote?sensing,?2020,?58(7):?4517-4528)提出一種稀疏tv正則化方法,其引入全變分約束解決場(chǎng)景輪廓恢復(fù)問(wèn)題,通過(guò)正則化方法對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行全變分建模并求解,可以有效保留場(chǎng)景的輪廓特征。
4、但無(wú)論是基于稀疏先驗(yàn)或者全變分約束的超分辨方法,均是基于單幀圖像的先驗(yàn)信息來(lái)引導(dǎo)超分辨率過(guò)程,對(duì)場(chǎng)景的觀測(cè)只有一次,可挖掘的信息有限,并且受到接收機(jī)噪聲和目標(biāo)散射系數(shù)起伏的影響,超分辨效果難以獲得本質(zhì)突破。
5、亞像素級(jí)多幀超分辨思想是:通過(guò)機(jī)載平臺(tái)的運(yùn)動(dòng),形成對(duì)場(chǎng)景多次且不同視角的觀測(cè),不僅從時(shí)間維度緩解了目標(biāo)散射系數(shù)、噪聲起伏影響,而且在空間維度引入了亞像素級(jí)的冗余信息,為提高超分辨成像結(jié)果帶來(lái)可能。因此如何精確估計(jì)多幀圖像數(shù)據(jù)間的亞像素級(jí)位移,以及如何構(gòu)建亞像素位移幀回波卷積模型和超分辨目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建是需要解決的核心問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是,針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)超分辨受制于單幀信息的局限性且易受噪聲及目標(biāo)回波起伏影響導(dǎo)致成像效果不佳問(wèn)題,提出一種可有效提升成像質(zhì)量的機(jī)載前視掃描雷達(dá)多幀超分辨成像方法。
2、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是,一種機(jī)載前視掃描雷達(dá)多幀超分辨成像方法,包括步驟:
3、距離維脈沖壓縮步驟:對(duì)實(shí)波束掃描回波沿距離維進(jìn)行脈沖壓縮得到脈沖壓縮后回波;
4、徒動(dòng)矯正步驟:對(duì)脈沖壓縮后回波沿距離維進(jìn)行距離徙動(dòng)矯正得到徙動(dòng)矯正后回波;
5、多幀亞像素級(jí)位移估計(jì)步驟:將徙動(dòng)矯正后的兩幀回波數(shù)據(jù)分別作傅里變換,將兩個(gè)傅里變換結(jié)果的共軛相乘再除以其相乘結(jié)果的絕對(duì)值得到歸一互相關(guān)化譜,再對(duì)歸一互相關(guān)化譜進(jìn)行傅里葉逆變換得到二維狄拉克核函數(shù),根據(jù)二維狄拉克核函數(shù)峰值點(diǎn)及其周圍的采樣值求解得到兩幀回波數(shù)據(jù)之間的亞像素級(jí)距離位移和亞像素級(jí)方位位移;
6、亞像素位移幀回波卷積模型構(gòu)建步驟:由天線方向圖得到卷積矩陣;利用亞像素級(jí)距離位移和亞像素級(jí)方位位移構(gòu)建位移矩陣;再將徙動(dòng)矯正后的每幀回波數(shù)據(jù)的字典型向量表示為下采樣矩陣、卷積矩陣、位移矩陣以及目標(biāo)散射系數(shù)矩陣的乘積與雷達(dá)接收機(jī)噪聲的字典型向量之和;
7、多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造步驟:基于亞像素位移幀回波卷積模型構(gòu)建多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)為求解數(shù)據(jù)保真項(xiàng)與稀疏約束項(xiàng)之和的最小值;其中,數(shù)據(jù)保真項(xiàng)為若干亞像素位移幀回波卷積模型中雷達(dá)接收機(jī)噪聲的字典型向量的表達(dá)式的l2范數(shù)平方的累加值;稀疏約束項(xiàng)為目標(biāo)的散射系數(shù)矩陣的l1范數(shù)與控制稀疏項(xiàng)的正則化參數(shù)之積;
8、超分辨率成像結(jié)果輸出步驟:通過(guò)迭代求解多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)的梯度得到最終的目標(biāo)散射系數(shù)矩陣,根據(jù)最終的目標(biāo)散射系數(shù)矩陣輸出雷達(dá)前視超分辨率成像結(jié)果。
9、本發(fā)明利用了雷達(dá)多幀掃描在空間維度上擴(kuò)展的冗余互補(bǔ)信息以及在時(shí)間維度上對(duì)目標(biāo)散射系數(shù)矩陣、接收機(jī)噪聲起伏的抑制特性,聯(lián)合稀疏先驗(yàn)約束來(lái)構(gòu)建成像目標(biāo)函數(shù),并采用迭代閾值收縮算法進(jìn)行最優(yōu)化求解。
10、本發(fā)明的有益效果是,可突破現(xiàn)有方法單幀回波數(shù)據(jù)承載信息的局限性,精準(zhǔn)估計(jì)多幀回波數(shù)據(jù)間的亞像素級(jí)位移運(yùn)動(dòng),從時(shí)間、空間兩個(gè)維度完成多幀冗余互補(bǔ)信息重組,有效提升機(jī)載前視掃描雷達(dá)的成像質(zhì)量。
1.一種機(jī)載前視掃描雷達(dá)多幀超分辨成像方法,其特征在于,包括步驟:
2.如權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,距離維脈沖壓縮步驟具體為:對(duì)實(shí)波束掃描回波沿距離維做傅里葉變換,然后構(gòu)造距離維脈沖壓縮參考函數(shù),再將傅里葉變換后的實(shí)波束掃描回波與距離維脈沖壓縮參考函數(shù)的共軛相乘,將相乘結(jié)果反變換到時(shí)域得到脈沖壓縮后回波。
3.如權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,徒動(dòng)矯正步驟具體為:對(duì)脈沖壓縮后回波沿距離維做傅里葉變換,然后構(gòu)造距離徙動(dòng)矯正參考函數(shù),將傅里葉變換后的脈沖壓縮后回波與距離徙動(dòng)矯正參考函數(shù)相乘,再將相乘后結(jié)果逆變換至?xí)r域,完成對(duì)回波的距離徙動(dòng)矯正,得到徙動(dòng)矯正后回波。
4.如權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,兩幀回波數(shù)據(jù)之間的亞像素級(jí)距離位移和亞像素級(jí)方位位移具體為:
5.如權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,亞像素位移幀回波卷積模型具體為:;
6.如權(quán)利要求5所述方法,其特征在于,多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)具體為:
7.如權(quán)利要求6所述方法,其特征在于,迭代求解多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)的梯度得到最終的目標(biāo)散射系數(shù)矩陣的過(guò)程中,每一次目標(biāo)散射系數(shù)矩陣的迭代更新方法為:
8.如權(quán)利要求7所述方法,其特征在于,多幀聯(lián)合超分辨成像目標(biāo)函數(shù)的梯度具體為:
9.如權(quán)利要求8所述方法,其特征在于,控制稀疏約束項(xiàng)的正則化參數(shù)利用l曲線方法確定。