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一種最優(yōu)天線方向圖選取的雷達(dá)角超分辨方法

文檔序號(hào):9416246閱讀:977來源:國知局
一種最優(yōu)天線方向圖選取的雷達(dá)角超分辨方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及掃描雷達(dá)角超分辨成像。
【背景技術(shù)】
[0002] 雷達(dá)成像技術(shù)作為信息獲取的一種重要手段,在軍用和民用等許多領(lǐng)域中發(fā)揮著 越來越重要的作用。特別是飛行器正前方雷達(dá)成像,在戰(zhàn)機(jī)對(duì)地偵察攻擊、盲降導(dǎo)航、導(dǎo)彈 精確末制導(dǎo)等領(lǐng)域有著迫切的應(yīng)用需求。
[0003] 實(shí)波束掃描雷達(dá)通過發(fā)射大時(shí)寬帶寬積的線性調(diào)頻信號(hào),可以實(shí)現(xiàn)距離向上的超 分辨,但是方位分辨率受到波長和天線孔徑參數(shù)的制約。掃描雷達(dá)天線的角度分辨率為 其中,λ是雷達(dá)波長,D是天線孔徑的尺寸。因此,提高實(shí)波束掃描雷達(dá)方位分辨率 最直接的方法是增加天線物理孔徑,但是受到應(yīng)用場(chǎng)景和一些物理因素的限制,無法安裝 大尺寸天線,很難獲得方位高分辨。因此,需要通過信號(hào)處理方法來實(shí)現(xiàn)掃描雷達(dá)方位向超 分辨成像。
[0004] 文獻(xiàn) "Zhang Υ, Wu J, Yang J. A sparse sampling strategy for angular superresolution of real beam scanning radar[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2014, 2014 (I) : 1-8"從信號(hào)處理的角度出發(fā),把實(shí)波束雷達(dá)方位向回 波信號(hào)建模成天線方向圖與原始場(chǎng)景中目標(biāo)方位向散射系數(shù)的線性卷積模型。因此可以通 過解卷積的方法重構(gòu)目標(biāo)信息,從而突破掃描雷達(dá)方位分辨率的限制,實(shí)現(xiàn)角超分辨成像。
[0005] 文獻(xiàn) "Zha Y, Huang Y, Sun Z, et al· Baye sian Deconvolution for Angular Super-Resolution in Forward-Looking Scanning Radar[J]. Sensors, 2015, 15(3) :6924-6946"提出了一種基于貝葉斯理論的解卷積方法,假設(shè)噪聲由 兩個(gè)獨(dú)立的分量組成并設(shè)定信號(hào)服從拉普拉斯分布,在傳統(tǒng)Richardson-Lucy (RL)算法基 礎(chǔ)上加入了正則化方法,有效的克服了傳統(tǒng)RL算法的噪聲放大問題,但是方法涉及的正則 化參數(shù)需要手動(dòng)選擇,具有一定的復(fù)雜性。
[0006] 文獻(xiàn) "Zhang Y,Zhang Y,Li W,et al. Angular superresolution for real beam radar with iterative adaptive approach. Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS), 2013IEEE International. IEEE, 2013:3100-3103"提出了一種自適應(yīng) 迭代方法(IAA),該方法利用最小加權(quán)二乘方法實(shí)現(xiàn)角度超分辨,克服了快拍數(shù)的限制,但 是計(jì)算復(fù)雜度高,不適用于實(shí)時(shí)成像應(yīng)用。
[0007] 文南犬''Guan J, Yang J, Huang Y, et al. Maximum a posteriori-based angular superresolution for scanning radar imaging[J]. Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, 2014, 50 (3) : 2389-2398. " 提出了一種基于最大后驗(yàn)概率 準(zhǔn)則的解卷積方法,該方法也可以提高方位分辨率,且具有一定的抗噪能力。以上幾種方法 都能實(shí)現(xiàn)方位超分辨,但均沒有考慮天線方向圖畸變帶來的算法性能下降問題,在實(shí)際應(yīng) 用中,由于噪聲的存在,接收天線的方向圖會(huì)發(fā)生畸變,會(huì)加劇卷積反演問題的病態(tài)性,帶 來雷達(dá)角超分辨性能的下降。
[0008] 專用術(shù)語解釋:
[0009] 術(shù)語1 :雷達(dá)角超分辨
[0010] 雷達(dá)角超分辨是指雷達(dá)通過信號(hào)處理的方法,突破系統(tǒng)參數(shù)對(duì)雷達(dá)圖像角分辨率 的限制,達(dá)到方位上的高分辨能力。
[0011] 術(shù)語2:圖像熵
[0012] 圖像熵是一種特征的統(tǒng)計(jì)形式,它反映了圖像中平均信息量的多少。對(duì)圖像中位 于不同位置的像素取不同的灰度和顏色,圖像灰度級(jí)η = 2B,像素灰度用X1表示,若p (X J 為各灰度級(jí)出現(xiàn)的概率,假設(shè)各像素和各灰度是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的,而且不考慮像素的幾何位置, 則圖像熵為:
[0013] 術(shù)語3:聚焦和離焦
[0014] 聚焦和離焦是對(duì)圖像清晰度的一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。離焦圖像可以看作由物體和點(diǎn)擴(kuò)散 函數(shù)做卷積的結(jié)果,這樣往往導(dǎo)致圖像中高頻分量的減少或缺失。聚焦的圖像比離焦圖像 包含更多的細(xì)節(jié)和邊緣信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0015] 為了解決上述問題,本發(fā)明提供了一種根據(jù)掃描雷達(dá)的回波模型,將方位向回波 信號(hào)建立為雷達(dá)天線方向圖和目標(biāo)散射系數(shù)的卷積模型;然后分析了卷積反演過程中天線 方向圖誤差帶來的圖像散焦問題;在此基礎(chǔ)上,構(gòu)造不同截?cái)辔恢煤筒ㄊ鴮挾鹊奶炀€方向 圖,基于圖像熵的理論,確定最優(yōu)的天線方向圖;最后,利用該天線方向圖進(jìn)行卷積反演并 將對(duì)應(yīng)的卷積反演結(jié)果用于掃描雷達(dá)進(jìn)行超分辨成像的最優(yōu)天線方向圖選取的雷達(dá)角超 分辨方法。
[0016] 本發(fā)明的一種最優(yōu)天線方向圖選取的雷達(dá)角超分辨方法,包括如下步驟:
[0017] 步驟1、前視掃描雷達(dá)方位回波建模;
[0018] 步驟2、回波數(shù)據(jù)距離向脈沖壓縮;
[0019] 步驟3、距離走動(dòng)判斷;
[0020] 步驟4、距離走動(dòng)校正;
[0021] 步驟5、掃描雷達(dá)角方位向回波卷積模型;
[0022] 步驟6、基于最優(yōu)天線方向圖選取進(jìn)行的反卷積。
[0023] 優(yōu)選地,所述步驟6包括如下步驟:
[0024] 步驟61、公式推導(dǎo);
[0025] 步驟62、設(shè)置門限threshold,控制天線方向圖的截?cái)辔恢茫?br>[0026] 步驟63、改變天線方向圖插值的點(diǎn)數(shù)Neha,控制波束的寬度,得到不同的天線方向 圖;
[0027] 步驟64、將不同的天線方向圖代入步驟61推導(dǎo)的公式中進(jìn)行卷積反演,得到不同 的反演結(jié)果圖;
[0028] 步驟65、計(jì)算圖像熵,基于最小圖像熵準(zhǔn)則確定合適的天線方向圖;
[0029] 步驟66、計(jì)算得出最終結(jié)果。
[0030] 優(yōu)選地,所述步驟1中前視掃描雷達(dá)方位回波建模過程為,由于基于機(jī)載雷達(dá),所 以載機(jī)平臺(tái)速度為V ;雷達(dá)天線的掃描速度為ω ;波束俯仰角為Θ ;目標(biāo)方位角為場(chǎng)景 中目標(biāo)到雷達(dá)天線的初始斜距記為私。經(jīng)過時(shí)間t,載機(jī)平臺(tái)與場(chǎng)景中位于(x,y)點(diǎn)處目 標(biāo)的距離,記為R(t);此時(shí)目標(biāo)到雷達(dá)的斜距表示為:
[0031]
Cl)
[0032] 記發(fā)射信號(hào)的載頻為f。,脈沖重復(fù)時(shí)間為PRI ;假設(shè)雷達(dá)發(fā)射信號(hào)為:
[0033]
:(2)
[0034] 其中,rect( ·)表示矩形信號(hào),其定義為I
Tp為發(fā)射脈沖持 續(xù)時(shí)間,k為調(diào)頻斜率,τ是快時(shí)間;
[0035] 對(duì)于成像區(qū)域Ω,回波可以表示為發(fā)射信號(hào)與目標(biāo)的卷積加上噪聲的結(jié)果,為了 保證理論與實(shí)際驗(yàn)證情況相符,就需要對(duì)距離向和方位向進(jìn)行了離散處理,則回波的解析 表達(dá)式可以寫成:
[0036]
(63)
[0037] 其中,Σ為求和運(yùn)算,(x,y)為場(chǎng)景中目標(biāo)的位置;f(x,y)為點(diǎn)(x,y)處目標(biāo)的散 射函數(shù);為慢時(shí)間域的窗函數(shù),表示天線方向圖函數(shù)在方位向的調(diào)制;V ijfl為天線方位角 初始時(shí)刻;Tfi是目標(biāo)在3dB天線波束寬度的駐留時(shí)間;c為電磁波傳播速度; ei(i,η)表 示回波中的噪聲。
[0038] 優(yōu)選地,所述步驟2回波數(shù)據(jù)距離向脈沖壓縮過程為,按照脈沖壓縮原理,構(gòu)造距 離向脈沖參考信號(hào)的公式為:
[0039]
(4):
[0040] 這里,Traf表示距離向參考時(shí)間,k表示發(fā)射信號(hào)調(diào)頻斜率。將Sg與回波數(shù)據(jù) gl(i,η)進(jìn)行最大自相關(guān)運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)回波信號(hào)在距離向的脈沖壓縮;將公式(4)代入公式 (3)實(shí)現(xiàn)回波信號(hào)在距離向的脈沖壓縮,脈沖壓縮后的信號(hào)可以表示為:
[0041] LlN 丄Utad/4U8 Λ Ij 4/丄丄
CS)
[0042] 其中,B為發(fā)射信號(hào)帶寬,e2( τ,η)為yi( τ,η)在進(jìn)行脈沖壓縮操作后引入系 統(tǒng)的噪聲。
[0043] 優(yōu)選地,所述步驟3距離走動(dòng)判斷的過程為,根據(jù)步驟1中的公式(1),可得距離走 動(dòng)量公式為:
[0044]
(6)
[0045] 其中
為波束掃描駐留時(shí)間,Sbeta為天線波束寬度。判斷其是否跨越距離 單元
,其中fs為距離向采樣率;
[0046] 若滿足Δ R〈 Δ r,直接進(jìn)行步驟5 ;若Δ R> Δ r,則進(jìn)入步驟4。
[0047] 優(yōu)選地,所述步驟4距離走動(dòng)校正的過程為,對(duì)數(shù)據(jù)&(1,Tl)進(jìn)行尺度變換,得 到數(shù)據(jù)平面內(nèi),消除距離走動(dòng)后的信號(hào)表達(dá)式為:
[0048]
(T)
[0049] 其中,e3( τ,η)為y2( τ,η)進(jìn)行距離走動(dòng)校正操作后引入系統(tǒng)的總噪聲。
[0050] 優(yōu)選地,所述步驟5掃描雷達(dá)角方位向回波卷積模型的過程為,將掃描雷達(dá)方位 向回波建立為天線方向圖和目標(biāo)散射系數(shù)的卷積模型;為了數(shù)學(xué)計(jì)算上的方便,將公式 (5)和公式(7)轉(zhuǎn)化成矩陣與向量的運(yùn)算形式,即得:
[0051] y = Af+e ; (8)
[0052] 其中:
[0053] y = [y3( τ 丄,Ti1)…y3( τ D nM) ;y3( τ2, n2)…y3( τ2, nM);…;y3 (TniTI1)… g4(τ N, nM)]T; (9)
[0054] f= Iif(X1J1)…f (X1Jk) ;f(x2,y2)…f(x2,yK) O (XnJ1)…f(xN,yK)]T; (10)
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