基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法和装置

1.本技术涉及雷达成像技术领域，特别是涉及一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法和装置。


背景技术：

2.雷达高分辨率成像技术是一种应用广泛的遥感探测手段，在地理观测、环境监视、安全警戒等方面发挥着重要作用。雷达成像的距离向分辨率取决于信号带宽，方位向分辨率取决于天线孔径。传统的高分辨率成像雷达依靠合成孔径来实现方位向高分辨成像，而雷达与目标的相对运动是形成合成孔径的必要条件。然而，在前视观测成像场景下，雷达与目标之间无相对转动，无法形成传统高分辨率成像雷达所需的合成孔径，成像质量难以保证。
3.不同于基于合成孔径的侧视成像方式，实孔径阵列雷达能够直接对前视观测场景下的目标进行成像，其方位向分辨率取决于阵列孔径的尺寸，更具体地说，取决于天线阵列等相位中心所对应的瑞利衍射极限。实孔径阵列雷达可以通过后向投影算法对目标进行成像，该方法不受天线阵列形状的限制，在应用中具有很大的灵活性。然而，该方法的缺点是计算量大、耗时长，极大地限制了实孔径阵列雷达的成像效率。
4.通过设计均匀实孔径阵列和对电磁波作远场近似，实孔径阵列雷达能够利用快速傅里叶变换方法进行快速成像。采用快速傅里叶变换的实孔径阵列成像方法的成像质量取决于成像结果的主瓣宽度和旁瓣高度，更具体地说取决于阵列孔径和阵元间距。然而，一方面，在实际应用中不可能无限度地增大雷达阵列孔径；另一方面，当阵列孔径一定时，较小的阵元间距意味着较大的阵元数目，这会极大地增加系统的复杂程度，而较大的阵元间距会造成较高的旁瓣以及成像目标在方位向的周期性混叠。
5.因此，如何在获得与均匀阵列雷达相当的分辨能力的同时降低系统的复杂程度成为了一个亟待解决的技术问题。
6.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

7.本发明的主要目的在于提供了一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法和装置，旨在解决现有技术无法在获得与均匀阵列雷达相当的分辨能力的同时降低系统的复杂程度的技术问题。
8.为实现上述目的，本发明提供了一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法，所述方法包括：
9.构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内；
10.采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在
所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像；
11.若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全；
12.利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解；
13.根据求解结果构建成像并输出目标图像。
14.可选地，所述构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内的步骤，包括：
15.构建稀疏阵列雷达成像系统，设雷达成像系统的阵列平面包括m列n行个收发阵元位置，稀疏雷达阵列随机分布于阵列平面内，每个收发阵元的位置矢量可表示为目标散射点的位置矢量可表示为
16.可选地，所述采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像的步骤，包括：
17.采集目标回波，判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波；
18.若否，则推导费稀疏均匀雷达阵列的回波，将位于(xm,0,zn)处阵元所接收到的目标回波写为：
[0019][0020]
其中o(
·
)为目标散射分布函数，为空间波数矢量；
[0021]
对所述目标回波进行三维快速傅里叶变换以获得目标图像。
[0022]
可选地，所述对所述目标回波进行三维快速傅里叶变换以获得目标图像的步骤，包括：
[0023]
基于远场条件下对所述目标回波进行近似可得：
[0024][0025]
其中，k0＝2π/λ0表示中心波数，λ0为中心频率对应的波长，sc为关于三个分离变量k，xm和zn的函数；
[0026]
针对所述三个分离变量k，xm和zn做三维快速傅里叶变换来得到目标图像，即：
[0027][0028]
可选地，所述若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全的步骤，包括：
[0029]
采用矩阵补全的方法对稀疏雷达阵列信号进行补全，设s
p
∈s
cn
×m为对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片，即
[0030][0031]
定义s
′
p
＝s
p
(ω)为稀疏雷达阵列的对应信号，ω为稀疏阵元位置索引，存在噪声下的块hankel矩阵补全问题可以写为：
[0032][0033]
其中||
·
||
*
为矩阵的核范数，||
·
||f为frobenius范数，为参照ω的欠采样器，ye为通过均匀雷达阵列的信号s
p
构建的块hankel矩阵，xe为通过稀疏雷达阵列的信号s
′
p
构建的块hankel矩阵；
[0034]
对所述块hankel矩阵ye和hankel矩阵yn进行求解，通过求每一个yn矩阵的反对角元素的均值获得补全的雷达阵列信号。
[0035]
可选地，所述利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解的步骤之前，还包括：
[0036]
所述对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片的公式可写成：
[0037][0038]
其中o(l)为目标第l个散射点的散射系数，为的矩阵形式，那么观测矩阵可写为：
[0039]
y＝s
p
w
[0040]
其中w为观测噪声；
[0041]
求解s
p
的正则化目标函数写为：
[0042][0043]
可选地，所述利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解的步骤，包括：
[0044]
对所述s
p
的正则化目标函数通过下述半正定问题进行求解：
[0045][0046]
散射点位置通过所述对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片的公式进行求解：
[0047]
系数通过计算获得。
[0048]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像装置，所述装置包括：
[0049]
系统构建模块，用于构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内；
[0050]
非稀疏推导模块，用于采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵
列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像；
[0051]
矩阵补全模块，用于若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全；
[0052]
压缩感知模块，用于利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解；
[0053]
输出模块，用于根据求解结果构建成像并输出目标图像。
[0054]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序，所述基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序配置为实现如上文所述的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法的步骤
[0055]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种介质，所述介质上存储有基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序，所述基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序被处理器执行时实现如上文所述的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法的步骤。
[0056]
本发明通过构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内；采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像；若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全；利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解；根据求解结果构建成像并输出目标图像，通过矩阵补全的方式对稀疏阵列雷达的信号进行补全，从而在获得与均匀阵列雷达相当的分辨能力的同时大大降低系统的复杂程度，同时通过二维原子范数最小化法对成像目标进行求解重构，二维原子范数最小化法能够求解得到准确的主瓣峰值，理论上该主瓣是无限窄的，且该方法能够大大压低旁瓣高度，从而提高成像质量，有效解决阵列雷达前视成像质量受限的难题。
附图说明
[0057]
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备的结构示意图；
[0058]
图2为本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法第一实施例的流程示意图；
[0059]
图3为本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法第一实施例的基于连续域压缩感知的阵列雷达前视成像场景图；
[0060]
图4为本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法第一实施例均匀阵列与稀疏阵列示意图；
[0061]
图5为本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法第一实施例所述方法、稀疏阵列回波三维快速傅里叶变换、补全阵列回波三维快速傅里叶变换的成像结果。
具体实施方式
[0062]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0063]
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于回波信号补全的阵
列雷达前视成像设备结构示意图。
[0064]
如图1所示，该基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0065]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0066]
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序。
[0067]
在图1所示的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备中，所述基于回波信号补全的阵列雷达前视成像设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序，并执行本发明实施例提供的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法。
[0068]
本发明实施例提供了一种基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法，参照图2，图2为本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法第一实施例的流程示意图。
[0069]
本实施例中，所述基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法包括以下步骤：
[0070]
步骤s10：构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内。
[0071]
需要说明的是，参照图3，设雷达成像系统的阵列平面包括m列n行个收发阵元位置，稀疏雷达阵列随机分布于阵列平面内，每个收发阵元的位置矢量可表示为目标散射点的位置矢量可表示为
[0072]
进一步地，所述构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内的步骤，包括：构建稀疏阵列雷达成像系统，设雷达成像系统的阵列平面包括m列n行个收发阵元位置，稀疏雷达阵列随机分布于阵列平面内，每个收发阵元的位置矢量可表示为目标散射点的位置矢量可表示为
[0073]
步骤s20：采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像。
[0074]
在具体实施中，目标回波采集。首先推导非稀疏均匀雷达阵列的回波。忽略信号传
播中的幅度衰减，那么位于(xm,0,zn)处阵元所接收到的目标回波可写为：
[0075][0076]
其中o(
·
)为目标散射分布函数，为空间波数矢量。位于(0,y0,0)处的幅度为1的参考信号可写为
[0077][0078]
那么校正参考距离之后的回波信号可写为
[0079][0080]
其中y
′1＝y
′‑
y0，且有
[0081][0082]
上式是基于远场条件下的平面波近似得到的，即满足y0＞＞xm,zn,x,z。k＝2π/λ为空间波数，λ为波长。将式(4)带入式(3)可得：
[0083][0084]
其中k0＝2π/λ0表示中心波数，λ0为中心频率对应的波长。式(5)中，sc为关于三个分离变量k，xm和zn的函数，因此可针对三个变量做三维快速傅里叶变换来得到目标图像，即：
[0085][0086]
然而，式(6)是基于非稀疏均匀雷达阵列推导得到的。当雷达阵列为稀疏时，式(6)便不能直接适用。
[0087]
进一步地，所述采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像的步骤，包括：采集目标回波，判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波；若否，则推导费稀疏均匀雷达阵列的回波，将位于(xm,0,zn)处阵元所接收到的目标回波写为：
[0088][0089]
其中o(
·
)为目标散射分布函数，为空间波数矢量；对所述目标回波进行三维快速傅里叶变换以获得目标图像。
[0090]
进一步地，所述对所述目标回波进行三维快速傅里叶变换以获得目标图像的步骤，包括：
[0091]
基于远场条件下对所述目标回波进行近似可得：
[0092][0093]
其中，k0＝2π/λ0表示中心波数，λ0为中心频率对应的波长，sc为关于三个分离变量k，xm和zn的函数；针对所述三个分离变量k，xm和zn做三维快速傅里叶变换来得到目标图像，即：
[0094][0095]
步骤s30：若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全。
[0096]
在具体实施中，稀疏雷达阵列回波信号补全。基于均匀阵列回波信号的toeplitz矩阵特性与hankel矩阵特性，可采用矩阵补全的方法对稀疏雷达阵列信号进行补全。设s
p
∈s
cn
×m为对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片，即
[0097][0098]
参照图4，定义s
′
p
＝s
p
(ω)为稀疏雷达阵列的对应信号，ω为稀疏阵元位置索引。那么s
′
p
可视为s
p
按照ω的欠采样后的结果，其缺失阵元可以通过求解一个松弛核范数优化问题来恢复。存在噪声下的块hankel矩阵补全问题可以写为：
[0099][0100]
其中||
·
||
*
为矩阵的核范数，||
·
||f为frobenius范数，为参照ω的欠采样器，ye为通过均匀雷达阵列的信号s
p
构建的块hankel矩阵，xe为通过稀疏雷达阵列的信号s
′
p
构建的块hankel矩阵。块hankel矩阵的形式可写为：
[0101][0102]
其中yn为hankel矩阵，其由第n行雷达阵列对应的信号构成，即
[0103][0104]
求得块hankel矩阵ye和hankel矩阵yn后，补全的雷达阵列信号可通过求每一个yn矩阵的反对角元素的均值获得。通过上述方法，可以对稀疏雷达阵列回波信号进行补全。
[0105]
进一步地，所述若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全的步骤，包括：采用矩阵补全的方法对稀疏雷达阵列信号进行补全，设s
p
∈s
cn
×m为对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片，即
[0106]
[0107]
定义s
′
p
＝s
p
(ω)为稀疏雷达阵列的对应信号，ω为稀疏阵元位置索引，存在噪声下的块hankel矩阵补全问题可以写为：
[0108][0109]
其中||
·
||
*
为矩阵的核范数，||
·
||f为frobenius范数，为参照ω的欠采样器，ye为通过均匀雷达阵列的信号s
p
构建的块hankel矩阵，xe为通过稀疏雷达阵列的信号s
′
p
构建的块hankel矩阵；对所述块hankel矩阵ye和hankel矩阵yn进行求解，通过求每一个yn矩阵的反对角元素的均值获得补全的雷达阵列信号。
[0110]
步骤s40：利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解。
[0111]
在具体实施中，各距离单元做二维高分辨求解。式(7)可写为离散形式：
[0112][0113]
其中
[0114][0115]
式(11)的矩阵形式可写为
[0116][0117]
其中o(l)为目标第l个散射点的散射系数，为的矩阵形式，且
[0118][0119]
那么观测矩阵可写为
[0120]
y＝s
p
w (15)
[0121]
其中w为观测噪声。原子范数最小化法是一种连续域压缩感知恢复算法，定义连续原子基序列为
[0122][0123]
其中{a(f)}n＝exp(j(2πfn)),n＝1,2,...,n为a(f)的第n个元素。二维原子基的
矩阵形式可写为
[0124][0125]
那么式(13)的矩阵原子范数可写为
[0126][0127]
求解s
p
的正则化目标函数可写为
[0128][0129]
而式(19)可通过求解下述半正定问题进行求解：
[0130][0131]
其中和称为一阶hermitian toeplitz矩阵，它们的首行分别对应和求解式(20)之后，估计的和以及对应的和可通过一阶vandermonde分解得到，即
[0132][0133]
由于最终需要求的是散射点的二维坐标，因此需要通过配对过程来求解频率组合由式(13)可得：
[0134][0135]
其中表示伪逆。定义如果元素的值超过某一阈值δ∈(0,1)，那么说明其对应一组频率组合相应的散射点位置和系数可分别由式(12)和得到。
[0136]
进一步地，所述利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解的步骤之前，还包括：所述对回波信号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片的公式可写成：
[0137][0138]
其中o(l)为目标第l个散射点的散射系数，为
的矩阵形式，那么观测矩阵可写为：
[0139]
y＝s
p
w
[0140]
其中w为观测噪声；求解s
p
的正则化目标函数写为：
[0141][0142]
进一步地，所述利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解的步骤，包括：对所述s
p
的正则化目标函数通过下述半正定问题进行求解：
[0143][0144]
号sc做距离向脉冲压缩后的第p个切片的公式进行求解：
[0145][0146]
系数通过计算获得。
[0147]
步骤s50：根据求解结果构建成像并输出目标图像。
[0148]
可以理解的是，图5是本实施例所述方法、稀疏阵列回波三维快速傅里叶变换、补全阵列回波三维快速傅里叶变换的数值仿真成像结果。采用收发阵元共用工作模式，雷达阵列总体孔径为0.35m
×
0.35m，完整的阵元数目为16
×
16，稀疏阵列的阵元数目为36个，即稀疏阵元数目约占总阵元数目的14％。利用雷达阵列发射步进频调制电磁波，发射信号载频为34ghz，带宽为1ghz，目标距离为100m，成像信噪比snr＝20db。图5(a)是三维成像目标，目标包括若干个散射点。图5(b)对稀疏阵列回波做三维快速傅里叶变换的成像结果，图5(c)对补全阵列回波做三维快速傅里叶变换的成像结果，图5(d)是本发明所述基于连续域压缩感知的成像结果，从图中可以看出，本发明所述方法能够有效提高成像质量。
[0149]
本实施例通过构建稀疏阵列雷达成像系统，稀疏雷达阵列随机分布于所述稀疏阵列雷达成像系统的阵列平面内；采集目标回波并判断所述目标回波是否为稀疏均匀雷达阵列的回波，若否，则在所述稀疏阵列雷达成像系统中对所述目标回波做三维快速傅里叶变化以获得目标图像；若是，采用矩阵补全的方法对所述目标回波进行补全；利用连续域压缩感知恢复算法对所述回波信号中每个距离单元内的目标进行高分辨求解；根据求解结果构建成像并输出目标图像，通过矩阵补全的方式对稀疏阵列雷达的信号进行补全，从而在获得与均匀阵列雷达相当的分辨能力的同时大大降低系统的复杂程度，同时通过二维原子范数最小化法对成像目标进行求解重构，二维原子范数最小化法能够求解得到准确的主瓣峰值，理论上该主瓣是无限窄的，且该方法能够大大压低旁瓣高度，从而提高成像质量，有效解决阵列雷达前视成像质量受限的难题。
[0150]
此外，本发明实施例还提出一种介质，所述介质上存储有基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序，所述基于回波信号补全的阵列雷达前视成像程序被处理器执行时实
现如上文所述的基于回波信号补全的阵列雷达前视成像方法的步骤。
[0151]
本发明基于回波信号补全的阵列雷达前视成像装置的实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0152]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0153]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0154]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0155]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。