[發(fā)明專利]基于復數(shù)后向投影的自旋目標三維成像方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210001679.7
• 申請日: 2012-01-04
• 公開（公告）號: CN102540189A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 白雪茹;周峰;劉妍;保錚
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信號處理技術(shù)領(lǐng)域，更進一步涉及雷達成像領(lǐng)域中的基于復數(shù)后向投影的自旋目標三維成像方法。本發(fā)明可以有效地對空間目標進行三維成像，并對目標形狀、尺寸等特征進行精確描述，為后續(xù)的目標識別提供有力保障。

背景技術(shù)

當目標高速自旋時，傳統(tǒng)的三維成像方法已經(jīng)不再適用。在觀測時間內(nèi)，散射點相對于成像中心的距離和多普勒為時變量，較少的有效積累數(shù)據(jù)將導致圖像質(zhì)量下降，甚至使距離-瞬時多普勒算法失效。因此，有必要根據(jù)自旋目標的運動特征研究新的成像方法。

Qi?Wang等人在文獻“High-Resolution?Three-Dimensional?Radar?Imaging?for?Rapidly?Spinning?Targets”(IEEE?trans.on?GRS，VOL.46，no.1，pp.22-30，2008)中提出將廣義Radon變換(GRT)與CLEAN技術(shù)相結(jié)合進行目標三維成像的方法。該方法利用旋轉(zhuǎn)點目標回波在距離慢時間域的周期性變化規(guī)律，通過檢測正弦曲線估計散射點空間位置，并結(jié)合修正的CLEAN技術(shù)對目標進行三維成像。但該方法存在的不足是，廣義Radon變換方法所得圖像的主瓣較寬，分辨率低，影響對空間目標散射點分布特征的準確描述。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于復數(shù)后向投影的自旋目標三維成像方法。該方法彌補了廣義Radon變換方法具有存在距離像偏移和展寬，方位像散焦，無法對目標平動進行準確補償，成像旁瓣較高的不足，充分利用自旋散射點回波在距離-慢時間域具有正弦包絡(luò)和相位這一特征，采用寬帶復數(shù)后向投影算法沿不同的正弦曲線進行相干積分，并結(jié)合修正的CLEAN技術(shù)對目標進行三維成像。

實現(xiàn)本發(fā)明的基本思路是：首先將自旋目標的ISAR回波進行回波相干化，以補償目標高速運動對回波產(chǎn)生的影響，接著以圖像熵最小為準則，通過建立有效的搜索算法對目標回波的平動量進行精細補償以得到轉(zhuǎn)臺模型下的目標回波然后根據(jù)不同尺寸、不同自旋頻率目標對脈沖重復頻率的要求，進行二維成像算法的選擇，最后對目標沿轉(zhuǎn)軸方向采用相應(yīng)的二維成像方法對所有二維切片進行成像，最終結(jié)合修正的CLEAN技術(shù)對目標進行三維成像。

本發(fā)明的具體步驟如下：

1.基于復數(shù)后向投影的自旋目標三維成像方法，包括如下步驟：

(1)雷達錄取ISAR回波；

(2)回波相干化

2a)在距離頻域?qū)夭ň嚯x向的平移和展寬分別補償相位因子；

2b)在慢時間域?qū)夭ㄑa償相位因子，使得回波完全相干化；

(3)平動補償

3a)采用傅里葉變換對回波進行距離脈壓，獲得距離-慢時間域回波；

3b)采用某單次距離-慢時間域回波，分別計算其與其它各次距離-慢時間域回波的滑動相關(guān)系數(shù)，具有最大滑動相關(guān)系數(shù)的回波與該回波之間的時間間隔為目標的自旋周期，對自旋周期取倒數(shù)并乘以2π，得到自旋角頻率；

3c)對應(yīng)最大滑動相關(guān)系數(shù)的回波與該次回波之間移動的距離數(shù)為一個周期內(nèi)目標的平動量，補償平動量實現(xiàn)包絡(luò)粗對齊；

3d)從第二次距離-慢時間域回波開始，對于單次距離-慢時間域回波，采用廣義Radon變換方法獲取不同偏移量下該次回波與之前所有回波對應(yīng)的二維圖像并求圖像熵，使圖像熵最小的距離偏移量為最優(yōu)距離偏移量，根據(jù)最優(yōu)偏移量對回波包絡(luò)進行微調(diào)，將每次回波進行包絡(luò)精對齊后，最終得到平動補償后的目標回波；

(4)算法選擇

4a)采用距離-多普勒算法對平動補償后的回波成像，得到目標的距離-多普勒圖像；

4b)若距離-多普勒圖像的方位維沒有混疊，則選擇CIRT算法，執(zhí)行步驟(5)；

4c)若距離-多普勒圖像出現(xiàn)方位維混疊，則選擇RIRT算法；

(5)二維切片成像

5a)建立自旋目標的柱面坐標系，沿目標自轉(zhuǎn)軸方向?qū)⒆孕繕朔殖啥鄠€二維切片；

5b)將二維切片按照步驟(4)選擇的算法進行成像，得到二維切片圖像；

(6)重構(gòu)回波并更新

6a)對于所有的二維切片圖像，提取圖像域中最大峰值對應(yīng)的三維坐標，記錄為目標散射點的位置坐標，并在距離-慢時間域構(gòu)造散射點回波；

6b)運用最小范數(shù)準則對步驟6a)中所構(gòu)造的散射點回波的幅度進行估計；

6c)將記錄的散射點的位置坐標與估計的回波幅度組合構(gòu)成散射點回波；

6d)從步驟3d)得到的目標回波中減去散射點回波，更新目標回波；