專利名稱：步進(jìn)頻雷達(dá)超分辨一維距離成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)成像技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種步進(jìn)頻雷達(dá)成像方法，該方法可用于步進(jìn)頻體制雷達(dá)距離向超分辨成像處理。
背景技術(shù)：
利用雷達(dá)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)一維距離高分辨或超分辨成像，不僅具有雷達(dá)全天候、全天時(shí)和主動探測的優(yōu)點(diǎn)，而且能夠獲得目標(biāo)距離向細(xì)節(jié)信息，從而提高對目標(biāo)檢測、定位和識別的能力。一維距離像應(yīng)用于民用領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)工業(yè)金屬探傷、高速列車安全防控、以電力線檢測等為基礎(chǔ)的低空飛行器自主避險(xiǎn)，因而應(yīng)用前景十分廣闊。雷達(dá)距離向分辨率與發(fā)射信號帶寬成反比,高分辨率要求發(fā)射大帶寬信號。根據(jù)奈奎斯特采樣定理,采樣率必須大于兩倍的信號帶寬才能保證頻譜無混疊，這無疑加大了數(shù)據(jù)采集端硬件復(fù)雜度。步進(jìn)頻雷達(dá)通過載頻線性跳變，用多個(gè)雷達(dá)脈沖合成一個(gè)寬帶信號，獲取高的距離向分辨率。由于信號瞬時(shí)帶寬不大，從而降低了對采樣率的要求。傳統(tǒng)的步進(jìn)頻雷達(dá)是通過對回波信號的IFFT處理獲得高分辨的一維距離像。但由于雷達(dá)參數(shù)選取，導(dǎo)致存在距離失配冗余和采樣冗余，需要在IFFT處理并取模后進(jìn)行繁瑣的去冗余處理才可得到真實(shí)的一維距離像。例如同距離累加法就是一種去冗余算法，它是通過對同一目標(biāo)在不同采樣點(diǎn)的值進(jìn)行取平均處理，這種算法雖然可以解決冗余問題，但去冗余后得到結(jié)果僅是實(shí)圖像，而不包含相位信息。為了解決去冗余后存在的問題，將常規(guī)壓縮感知方法應(yīng)用于步進(jìn)頻雷達(dá)信號處理上，可以獲得不存在冗余的高分辨復(fù)圖像。這種方法是通過對每個(gè)脈沖重復(fù)間隔取一個(gè)采樣點(diǎn)作為觀測值，進(jìn)行稀疏重建得到一維距離像。但由于其包含某一距離段全部信息的觀測值不易選取，且在低信噪比環(huán)境下恢復(fù)效果明顯降低，即存在對噪聲敏感，成像信噪比不高的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種步進(jìn)頻雷達(dá)超分辨一維距離成像方法，以提高常規(guī)壓縮感知對噪聲的穩(wěn)健性，提高距離復(fù)圖像的信噪比，同時(shí)獲得超分辨效果。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟(I)對步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的回波數(shù)據(jù)X進(jìn)行奇異值分解，得到MXM維的酉矩陣V，其中X為NXM維復(fù)數(shù)矩陣，N為步進(jìn)脈沖數(shù)，M為每個(gè)脈沖重復(fù)周期的采樣點(diǎn)數(shù)；(2)根據(jù)目標(biāo)個(gè)數(shù)k，構(gòu)造數(shù)據(jù)選擇矩陣D，利用數(shù)據(jù)選擇矩陣D、回波數(shù)據(jù)X和酉矩陣V，獲得觀測值Y Y = XVD,其中，數(shù)據(jù)選擇矩陣D = [Ik Z]T，Ik為k維單位陣，Z為kX (M-k)維零矩陣，T為
轉(zhuǎn)置運(yùn)算；
(3)對待測的雷達(dá)照射距離向區(qū)域[Ra，Rb]以步長R。進(jìn)行柵格劃分，劃分后共得到P個(gè)距離單元，且每個(gè)距離單元的長度為Ri = Ra+(i_l)R。，其中，0彡Ra < Rb，P =ceil ((Rb-Ra)/Rc+1), ceil( )為向上取整操作，i為正整數(shù)且i G [1，P]；(4)根據(jù)柵格劃分得到的距離單元和步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的信號形式，構(gòu)造NXP維觀測矩陣A :
A={an,p}，其中an,p為A的第n行第p列的元素,且an,p = exp (_j4 fnRp/c), n和p均為正整數(shù)，且n G [l,N],p G [1，P]，fn為第n次發(fā)射信號的頻率；(5)根據(jù)觀測矩陣A和觀測值Y，利用CVX凸優(yōu)化工具軟件重建目標(biāo)散射信息，得到超分辨一維距離像。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)I)與直接IFFT處理相比，本發(fā)明成像結(jié)果不存在冗余目標(biāo)，不需要進(jìn)行去冗余處理，分辨率突破了 IFFT處理所能達(dá)到的最高分辨率，具有超分辨效果；2)與去冗余處理相比，本發(fā)明所成像為復(fù)圖像，包含相位信息，便于后續(xù)處理；3)與常規(guī)壓縮感知處理相比，本發(fā)明由于在每個(gè)脈沖重復(fù)間隔內(nèi)采用多個(gè)采樣點(diǎn)重建，所以對回波數(shù)據(jù)信噪比要求低，對噪聲穩(wěn)??；4)本發(fā)明成像結(jié)果信噪比高，更加有利于目標(biāo)檢測、定位、識別。


圖I是本發(fā)明的總流程圖；圖2是本發(fā)明利用CVX凸優(yōu)化工具軟件重建目標(biāo)散射信息的子流程圖；圖3為本發(fā)明通過回波仿真數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖4為現(xiàn)有的直接IFFT方法通過回波仿真數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖5為現(xiàn)有的去冗余方法通過回波仿真數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖6為現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法通過回波仿真數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖7是本發(fā)明的外場實(shí)驗(yàn)場景圖；圖8為本發(fā)明通過回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖9為現(xiàn)有的直接IFFT方法通過回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖10為現(xiàn)有的去冗余方法通過回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像；圖11為現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法通過回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理得到的一維距離像。
具體實(shí)施例方式參照圖I，本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下步驟1，對步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的回波數(shù)據(jù)X進(jìn)行奇異值分解SVD，得到三個(gè)不同的矩陣[U, L, V] =svd (X),其中，回波數(shù)據(jù)X為NXM維復(fù)數(shù)矩陣，N為步進(jìn)脈沖數(shù)，M為每個(gè)脈沖重復(fù)周期的采樣點(diǎn)數(shù)，svd( )表示奇異值分解，U為NXN維方陣，L為NXM維對角矩陣，V為MXM維酉矩陣。
步驟2，根據(jù)目標(biāo)個(gè)數(shù)k，構(gòu)造數(shù)據(jù)選擇矩陣D，利用數(shù)據(jù)選擇矩陣D、回波數(shù)據(jù)X和酉矩陣V，獲得觀測值Y:Y = XVD,其中，數(shù)據(jù)選擇矩陣D = [Ik Z]T，Ik為k維單位陣，Z為kX (M-k)維零矩陣，T為
轉(zhuǎn)置運(yùn)算；目標(biāo)是指雷達(dá)照射場景中的強(qiáng)散射物體，如海面上的艦船、天空中的飛行器，目標(biāo)個(gè)數(shù)為構(gòu)成強(qiáng)散射物體散射點(diǎn)的個(gè)數(shù)。步驟3，對待測的雷達(dá)照射距離向區(qū)域[Ra，Rb]以步長R。進(jìn)行柵格劃分，劃分后共得到P個(gè)距離單元，且每個(gè)距離單元的長度為Ri = Ra+(i_l)R。，其中，O彡Ra < Rb，P =ceil ((Rb-Ra)/Rc+1), ceil (·)為向上取整操作，i為正整數(shù)且i e [1，P]，R。選取略小于合成帶寬對應(yīng)的距離分辨率的長度；如將區(qū)域[200，400]以步長Im進(jìn)行柵格劃分，則劃分后工得到201個(gè)距離單元。步驟4，根據(jù)柵格劃分得到的距離單元和步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的信號形式，構(gòu)造NXP維觀測矩陣A :A={an,p}，其中an, p為觀測矩陣A的第η行第ρ列的元素，且an, p = exp (_j4 π fnRp/c)，n和P均為正整數(shù)，且n e [I, N], P e [1，P]，fn為第η次發(fā)射信號的頻率。步驟5，根據(jù)觀測矩陣A和觀測值Y，利用CVX凸優(yōu)化工具軟件重建目標(biāo)散射信息，得到超分辨一維距離像。參照圖2，本步驟的具體實(shí)現(xiàn)如下5. I)設(shè)置實(shí)數(shù)變量S、t和r，設(shè)置PXk維復(fù)數(shù)變量S，其中s和t為單值變量，r為PX I維列向量；5. 2)設(shè)置正則系數(shù)λ的值；5. 3)設(shè)置待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為min (s+ λ t),其中min( ·)為求最小值函數(shù)；5. 4)設(shè)置約束條件為norm(vec (Y-AS)) ^ p, norm(S (m, )) < r (m),且 ir < q,其中norm( ·)為求向量2范數(shù)函數(shù)，vec ( ·)為向量化函數(shù)，S(m,)表示S的第m行的所有元素，r (m)表示r的第m個(gè)元素,m為正整數(shù)且me [I, P], i為元素為全I(xiàn)的IXP維行
向量;5. 5)根據(jù)步驟5. 4)設(shè)置的約束條件，利用CVX凸優(yōu)化工具軟件優(yōu)化步驟5. 3)設(shè)置的目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化過程結(jié)束后得到復(fù)數(shù)變量S，取出S的任意一列即可得到超分辨一維距尚像。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)可以通過以下仿真和實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明。一 回波仿真條件及回波仿真數(shù)據(jù)處理I.回波仿真條件 對步進(jìn)頻率為O. 4MHz、步進(jìn)脈沖數(shù)為64的毫米波雷達(dá)進(jìn)行回波仿真處理，設(shè)置回波仿真參數(shù)如表I所示表I回波仿真參數(shù)表
步進(jìn)數(shù)(個(gè))F64起始頻率^Hz)[~35^
步進(jìn)頻率(MHz)04脈沖重復(fù)頻率(KHz)16
合成距離分辨率(m)5786信噪比(dB)0
點(diǎn)目標(biāo)位置(m)400,405,500目標(biāo)個(gè)數(shù)32.回波仿真數(shù)據(jù)處理根據(jù)表I所設(shè)回波仿真參數(shù)，進(jìn)行回波仿真2a)按本發(fā)明所述步驟對由表I所設(shè)回波仿真參數(shù)得到的回波仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到本發(fā)明回波仿真數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖3所示。2b)按現(xiàn)有的直接IFFT方法對由表I所設(shè)回波 仿真參數(shù)得到的回波仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的直接IFFT方法回波仿真數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖4所示。2c)按現(xiàn)有的去冗余方法對由表I所設(shè)回波仿真參數(shù)得到的回波仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的去冗余方法回波仿真數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖5所示。2d)按現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法對由表I所設(shè)回波仿真參數(shù)得到的回波仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法回波仿真數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖6所示。由圖3可見，由本發(fā)明得到的一維距離像定位準(zhǔn)確，且信噪比在SOdB以上。由圖4可見，直接IFFT處理得到的一維距離像存在大量的冗余目標(biāo)。由圖5可見，去冗余處理后信噪比很低，且目標(biāo)個(gè)數(shù)和位置不對，這是由于位置在400米和405米的目標(biāo)間距小于合成距離分辨率且信噪比低導(dǎo)致。由圖6可見知，常規(guī)壓縮感知處理沒有在500米出現(xiàn)目標(biāo)，這是由于目標(biāo)的回波沒有重疊，利用常規(guī)壓縮感知不可能獲得包含所有目標(biāo)的觀測值，所以常規(guī)壓縮感知失效。另外400米和405米的目標(biāo)并未完全分開，且信噪比在5dB左右，這是由于常規(guī)壓縮感知對噪聲敏感，在低信噪比下處理效果惡化。綜上，采用本發(fā)明處理方式不需要去冗余，對噪聲穩(wěn)健，具有極高的信噪比，且可以實(shí)現(xiàn)超分辨。二.外場實(shí)驗(yàn)條件及回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理I.外場實(shí)驗(yàn)條件外場實(shí)驗(yàn)場景如圖7所示，三個(gè)角反射器沿雷達(dá)視線方向排布，兩兩間隔為5m，距雷達(dá)最近的角反射器與雷達(dá)問的距離為251m，實(shí)驗(yàn)所用的雷達(dá)為步進(jìn)頻率為4MHz、步進(jìn)脈沖數(shù)為128的某Ka波段毫米波雷達(dá)。2.回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理根據(jù)外場試驗(yàn)條件，進(jìn)行雷達(dá)實(shí)測回波數(shù)據(jù)錄取實(shí)驗(yàn)2a)按本發(fā)明所述步驟對由外場試驗(yàn)條件得到的雷達(dá)實(shí)測回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到本發(fā)明回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖8所示。2b)按現(xiàn)有的直接IFFT方法對由外場試驗(yàn)條件得到的雷達(dá)實(shí)測回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的直接IFFT方法回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖9所示。2c)按現(xiàn)有的去冗余方法對由外場試驗(yàn)條件得到的雷達(dá)實(shí)測回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的去冗余方法回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖10所示。2d)按現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法對由外場試驗(yàn)條件得到的雷達(dá)實(shí)測回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到現(xiàn)有的常規(guī)壓縮感知方法回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理一維距離像，結(jié)果如圖11所示。由圖8可見，由本發(fā)明得到的一維距離像定位準(zhǔn)確，且信噪比在SOdB以上。由圖9可見，直接IFFT處理得到的一維距離像存在大量的冗余目標(biāo)。由圖5可見，去冗余處理后信噪比在IOdB左右。由圖11可見，常規(guī)壓縮感知處理得到的目標(biāo)位置不對，且成像后信噪比在6dB左右。綜上，采用本發(fā)明處理方式不需要去冗余，具有極高的信噪比，對復(fù)雜的雷達(dá)回波實(shí)測數(shù)據(jù)處理效果很好。權(quán)利要求
1.一種步進(jìn)頻雷達(dá)超分辨一維距離成像方法，包括如下步驟 (1)對步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的回波數(shù)據(jù)X進(jìn)行奇異值分解，得到MXM維的酉矩陣V，其中X為NXM維復(fù)數(shù)矩陣，N為步進(jìn)脈沖數(shù)，M為每個(gè)脈沖重復(fù)周期的采樣點(diǎn)數(shù)； (2)根據(jù)目標(biāo)個(gè)數(shù)k，構(gòu)造數(shù)據(jù)選擇矩陣D，利用數(shù)據(jù)選擇矩陣D、回波數(shù)據(jù)X和酉矩陣V,獲得觀測值Y Y= XVD, 其中，數(shù)據(jù)選擇矩陣D = [Ik Z]T，Ik為k維單位陣，ZSkX (M-k)維零矩陣，T為轉(zhuǎn)置運(yùn)算； (3)對待測的雷達(dá)照射距離向區(qū)域[Ra，Rb]以步長R。進(jìn)行柵格劃分，劃分后共得到P個(gè)距離單元，且每個(gè)距離單元的長度為Ri = Ra+ (i-1) R。，其中，O < Ra < Rb，P = ceil ((Rb-Ra) /Rc+1), ceil( )為向上取整操作，i為正整數(shù)且i G [1，P]； (4)根據(jù)柵格劃分得到的距離單元和步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的信號形式，構(gòu)造NXP維觀測矩陣A A = {an,p}， 其中an,p為A的第n行第p列的元素,且an,p = exp (_j4 n fnRp/c)，n和p均為正整數(shù)，且n e [l，N]，p e [1，P]，fn為第n次發(fā)射信號的頻率； (5)根據(jù)觀測矩陣A和觀測值Y，利用CVX凸優(yōu)化工具軟件重建目標(biāo)散射信息，得到超分辨一維距離像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于步驟(5)，按如下步驟進(jìn)行 5a)設(shè)置實(shí)數(shù)變量s、t和r，設(shè)置PXk維復(fù)數(shù)變量S，其中s和t為單值變量，r為PXl維列向量； 5b)設(shè)置正則系數(shù)入的值； 5c)設(shè)置待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為min(s+ 入 t)， 其中min(_)為求最小值函數(shù)； 5d)設(shè)置約束條件為norm(vec (Y-AS)) ^ p, norm(S (m, :)) < r(m),且 ir < q，其中norm( )為求向量2范數(shù)函數(shù)，vec ( )為向量化函數(shù)，S(m,)表示S的第m行的所有元素，r (m)表示r的第m個(gè)元素，m為正整數(shù)且m G [1，P]，i為元素為全I(xiàn)的IXP維行向量; 5e)根據(jù)步驟5d)設(shè)置的約束條件，利用CVX凸優(yōu)化工具軟件優(yōu)化步驟5c)設(shè)置的目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化過程結(jié)束后得到復(fù)數(shù)變量S，取出S的任意一列即可得到超分辨一維距離像。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種步進(jìn)頻雷達(dá)超分辨一維距離成像方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)的存在冗余目標(biāo)，分辨率受限于合成帶寬，一維距離像信噪比不高，對噪聲不穩(wěn)健的問題。其實(shí)現(xiàn)過程為對步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行奇異值分解；根據(jù)奇異值分解結(jié)果將信號子空間作為觀測值；對雷達(dá)照射距離向區(qū)域進(jìn)行柵格劃分，得到距離單元；根據(jù)柵格劃分得到的距離單元和步進(jìn)頻雷達(dá)混頻后的信號形式構(gòu)造觀測矩陣；根據(jù)觀測值和觀測矩陣?yán)肅VX凸優(yōu)化工具軟件重建一維距離像。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在雷達(dá)回波低信噪比條件下獲得超分辨、高信噪比的一維距離復(fù)圖像，且不需要去冗余，可用于步進(jìn)頻體制雷達(dá)距離向超分辨成像處理。
文檔編號G01S13/89GK102636782SQ20121013307
公開日2012年8月15日 申請日期2012年4月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月29日
發(fā)明者劉崢, 廖桂生, 曾操, 李 東, 楊東, 楊科, 王民航, 陳天, 陶海紅 申請人:西安電子科技大學(xué)