[發明專利]一種提取目標散射中心特征的方法和裝置

有效

• 申請號: 201910007117.5
• 申請日: 2019-01-04
• 公開（公告）號: CN109444844B
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 邢笑宇;霍超穎;滿良;馮雪健
• 申請（專利權）人: 北京環境特性研究所
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 北京格允知識產權代理有限公司 11609
• 代理人: 張沫;周嬌嬌

本發明涉及一種提取目標散射中心特征的方法和裝置，所述方法的一實施方式包括：對目標的回波信號進行二維成像，在圖像中確定多個候選散射中心的位置；在所述回波信號的頻域中選取兩個子帶分別進行二維成像，利用兩幅圖像中所述多個候選散射中心的位置對應的像素值獲取每一候選散射中心的類型參數估計值；依據所述多個候選散射中心的位置和類型參數估計值構建稀疏字典矩陣；根據所述稀疏字典矩陣求解二維幾何繞射理論模型，得到目標的多個散射中心的特征。該實施方式能夠利用二維幾何繞射理論模型準確提取目標散射中心特征。

技術領域

本發明涉及雷達信號處理技術領域，尤其涉及一種提取目標散射中心特征的方法和裝置。

背景技術

GTD(Geometrical Theory of Diffraction，幾何繞射理論)模型是一種描述高頻電磁散射機理的數學模型，其參數估計方法可以分為兩類：第一類為基于物理模型的參數估計，該類方法直接對GTD模型的原型進行參數估計，其中比較有代表性的包括最大似然法、稀疏求解法等；第二類為基于數學模型的參數估計，該類方法將GTD模型回波近似成帶衰減的諧波信號，各類經典譜估計方法如ESPRIT、MUSIC、RELAX等都可以應用于此類問題的求解當中，由于第二類方法經過了模型近似，因此其估計精度不如第一類估計方法。

基于物理模型的參數估計方法精度相對較高，但是計算量大，運算繁瑣。例如最大似然估計法需要對高維非線性非凸函數進行優化，不僅要經過復雜的循環迭代過程，而且十分容易陷入局優，造成參數估計錯誤。相對而言，稀疏求解法是更加簡單可靠的估計方法，它對于1D-GTD(一維幾何繞射理論)模型的求解效果較好，但是對于2D-GTD(二維幾何繞射理論)模型這類維數較高的問題，其構建字典十分龐大，導致運算量呈幾何級數增長，參數估計十分困難。

針對上述2D-GTD模型難以進行稀疏求解這一問題，亟需對字典結構進行優化，尋求2D-GTD模型的快速稀疏求解方法，從而提取目標散射中心的特征。

發明內容

本發明要解決的技術問題是如何利用二維幾何繞射理論模型準確提取目標散射中心特征。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種提取目標散射中心特征的方法。

本發明實施例的提取目標散射中心特征的方法可包括：對目標的回波信號進行二維成像，在圖像中確定多個候選散射中心的位置；在所述回波信號的頻域中選取兩個子帶分別進行二維成像，利用兩幅圖像中所述多個候選散射中心的位置對應的像素值獲取每一候選散射中心的類型參數估計值；依據所述多個候選散射中心的位置和類型參數估計值構建稀疏字典矩陣；根據所述稀疏字典矩陣求解二維幾何繞射理論模型，得到目標的多個散射中心的特征。

優選地，所述在圖像中確定多個候選散射中心的位置，具體包括：對于圖像中的任一像素點，判斷該像素點的像素值是否大于其預設鄰域內每一像素點的像素值：若是，將該像素點確定為候選散射中心。

優選地，所述稀疏字典矩陣如下式所示：

其中，Φ為稀疏字典矩陣，為Φ中的一個元素，p∈[1,P]，q∈[1,Q]，r∈[1,N]，P為頻域采樣點總數，Q為角域采樣點總數，N為候選散射中心總數，T表示轉置，x₁,x₂,…,x_N為候選散射中心的橫坐標，y₁,y₂,…,y_N為候選散射中心的縱坐標，α₁,α₂,…,α_N為候選散射中心的類型參數估計值，k₁,k₂,…,k_P為頻率采樣點的波數，為角域采樣點的雷達視線角，k_c為中心波數，j為虛數單位。