[發明專利]結合正交匹配追蹤算法的ISAR稀疏采樣成像方法

有效

• 申請號: 202011013966.0
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112114313B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發明（設計）人: 蔣伊琳;唐三強;趙忠凱;郭立民;陳濤
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供結合正交匹配追蹤算法的ISAR稀疏采樣成像方法，通過發射一段完整信號，在接收端進行稀疏采樣處理，通過稀疏的采樣方式得到稀疏信號，然后采樣后對稀疏的信號進行重構，再進行ISAR成像處理，可以得到更高質量的成像圖形，且能提升信號采樣頻率的利用率。本發明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是將OMP算法在采樣方式上對采樣信號進行處理，然后重構應用到ISAR成像領域來。本發明大大提升信號的利用率，并且能提升成像質量。

技術領域

本發明涉及一種稀疏采樣信號的ISAR成像方法，應用壓縮感知理論中的OMP算法，尤其涉及結合正交匹配追蹤算法的ISAR稀疏采樣成像方法。

背景技術

由于雷達成像的分辨單元取決于信號的帶寬，為了獲取到更高的分辨率，常常需要發射較大的時帶寬積的信號波形，或者使用寬帶線性調頻信號來進行成像。但是受于Nyquist采樣定理限制，為了提升信號帶寬值，就需要成倍的提升采樣頻率，這樣就造成了信號的冗余。因此，如何提升帶寬來增大分辨率的同時提升信號的利用率，成為雷達成像領域的重要課題。E.J.Candes、J.Romberg、T.Tao和D.L.Donoho等科學家于2004年提出壓縮感知(Compressive Sensing，CS)理論的出現，CS理論的出現挑戰了Nyquist采樣定理的理論極限，對整個信號處理領域產生了極大的影響。利用CS理論的稀疏性，可以將其利用到對信號的處理中，CS理論不同于傳統成像“先采樣，后處理”的信號處理方式，而是一種“先處理，后采樣，再還原”的新型成像方式。因此，如何將CS理論與雷達成像理論結合，是一個重點研究問題。

發明內容

本發明的目的是利用CS理論在接收端對回波數據進行稀疏采樣，然后對稀疏的采樣信號進行重構，得到一個完整的全頻段信號，這樣就可以通過發射一段發射信號，為了避免Nyquist采樣定理對信號采樣頻率的限制，采用壓縮感知的稀疏采樣方式，然后對采樣的信號通過算法重構獲得一段全頻段信號，這樣可以大大提升信號的利用率，并且能提升成像質量。

本發明的目的是這樣實現的：步驟如下：

步驟一：選擇發射信號類型并假設目標形狀與位置；

步驟二：對信號矩陣進行欠采樣并且對欠采樣信號進行重構；

構建測量矩陣Φ，設置稀疏度為k，則Φ為(N₁*k)×N₁的高斯陣，稀疏基ψ選擇快速傅里葉變換基，觀測向量為觀測矩陣和信號矩陣的乘積，得到y＝Φs；通過觀測矩陣進行稀疏采樣得到一個稀疏的二維矩陣N₁×N₂×k；隨機采樣間隔變為原來的1/k倍，實際采樣點數為傳統方式采樣點數的k倍，剩余的1-k倍個未采樣值均為0，然后對N₁×N₂×k的為二維矩陣進行OMP重構；

步驟三：重構信號處理及成像；

根據ISAR成像RD算法的基本流程，要先對回波數據進行距離壓縮，然后要對目標進行相位補償，最后進行方位壓縮才能得到完整的ISAR成像圖。

本發明還包括這樣一些結構特征：

1.步驟一具體為：采用線性調頻信號作為發射信號，設置雷達與目標之間的距離、雷達的中心頻率、帶寬，則線性調頻回波信號的表達式為：

其中，A_m為m個散射點的散射強度τ為時延，取T_P為脈沖寬度，γ為調頻率，為快時間，為矩形窗函數，j為虛數單位，λ為波長，R為時刻雷達到散射點的距離，C為光速。

2.步驟二具體包括：

(1)參數初始化：殘差r₀＝y，列序號集合索引矩陣迭代次數t＝1；