[發明專利]多極化雷達成像的雙層次塊稀疏匹配追蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201710359284.7
• 申請日: 2017-05-19
• 公開（公告）號: CN107255800B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 李剛;王學謙
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

本發明提供多極化雷達成像的雙層次塊稀疏匹配追蹤方法及裝置，方法包括：獲取多個極化通道下雷達回波并向量化處理，根據向量化的雷達回波計算基信號矩陣，設置稀疏度K、參數δ、基信號集和各極化通道回波殘余初始值；計算各極化通道的稀疏解并找出其中K個最大值對應的位置作為支撐集；對各極化下支撐集投票選出票數最高的支撐集組成各極化通道的共同支撐集；用概率圖模型開發目標的雙層次塊稀疏性，獲得新的共同支撐集；根據新的共同支撐集獲取新的稀疏解，根據新的稀疏解獲取各極化通道新的回波殘余；判斷新的回波殘余是否滿足預設迭代停止條件，若滿足則停止迭代并根據當前迭代結果計算并融合得到最終成像結果。本發明計算量較小，能保證圖像質量。

技術領域

本發明涉及雷達成像技術領域，尤其涉及一種多極化雷達成像的雙層次塊稀疏匹配追蹤方法及裝置。

背景技術

為了獲取高分辨率的雷達圖像，合成孔徑雷達利用雷達與目標的相對運動，是一種切實可行的雷達成像技術。微波能夠穿透云團、障礙物等，并且不會受到光照條件的影響，合成孔徑雷達能夠對觀測場景進行全天候的觀測。

雷達有不同的極化發射或接收方式。一個目標，例如飛機或者艦船，對不同的極化波形有著不同的散射特性。采用多極化雷達觀測能夠提供更豐富的關于目標的信息，例如目標的位置、方向、大小等信息。

壓縮感知是最近幾年興起的一種的信號處理理論。在壓縮感知的框架下，可以采用少量的雷達觀測數據，獲得更高質量的雷達圖像。在場景稀疏的高分辨雷達圖像中，一個目標往往占據了多個相鄰的像素，即成簇出現，這種圖像特性可以稱之為塊稀疏性。針對多極化合成孔徑雷達，考慮到各個極化通道下對目標場景的劃分是一致的，則不同極化下的圖像呈現聯合稀疏性。聯合稀疏性在某種程度上也可以稱之為塊稀疏性。因此，在多極化合成孔徑雷達成像中，可以開發目標的成簇特性和聯合稀疏特性，即雙層次塊稀疏性。開發雷達圖像中雙層次塊稀疏性能夠更好的提高成像質量，使得目標更加清晰，更好的抑制雜點。現有的針對雙層次塊稀疏性的壓縮感知方法為貝葉斯類的方法。貝葉斯類的方法計算量較大，且存在大量的未知參數需要手動調節，不利于進行快速的雷達成像。

鑒于此，如何針對多極化合成孔徑雷達成像中雙層次塊稀疏性，提供一種計算量較小且能夠保證圖像質量的壓縮感知方法及裝置成為目前需要解決的技術問題。

發明內容

為解決上述的技術問題，本發明提供一種多極化雷達成像的雙層次塊稀疏匹配追蹤方法及裝置，是針對多極化合成孔徑雷達成像中雙層次塊稀疏性的壓縮感知方法，計算量較小，能保證圖像質量。

第一方面，本發明提供一種多極化雷達成像的雙層次塊稀疏匹配追蹤方法，包括：

獲取多個極化通道下的雷達回波，對所述雷達回波進行向量化處理，根據向量化的雷達回波計算基信號矩陣，設置稀疏度K和參數δ，設置基信號集和各極化通道的回波殘余的初始值；

計算各極化通道的稀疏解，找出所有稀疏解中K個最大值所對應的位置作為支撐集，K為正整數；

對各極化下的支撐集進行投票，選出票數最高的支撐集組成各極化通道的共同支撐集；

利用概率圖模型，開發目標的雙層次塊稀疏性，獲得新的共同支撐集；

根據所述新的共同支撐集，獲取各極化通道的新的稀疏解，以及根據所述新的稀疏解，獲取各極化通道的新的回波殘余；

判斷所述新的回波殘余是否滿足預設迭代停止條件，若滿足，則停止迭代并根據當前迭代結果計算并融合得到最終成像結果。

可選地，所述根據所述新的共同支撐集，獲取各極化通道的新的稀疏解，包括：

根據所述新的共同支撐集，利用最小二乘計算得到各極化通道的新的稀疏解。

可選地，所述雙層次塊稀疏性包括：成簇特性和聯合稀疏性。