CN103424741B - 基于高分辨isar成像的光滑进动锥体参数估计方法 - Google Patents

Abstract

一种基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，主要解决了在对光滑锥体的参数估计中难以进行锥体几何参数和运动参数联合估计的问题和窄带成像与参数估计中的计算量大，需要先验信息多的问题。本发明实现过程是：1、获取ISAR录取的频率-慢时间域回波；2、利用曲线拟合的方法估计回波的多普勒模糊次数；3、补偿回波的多普勒模糊次数；4、校正回波的距离走动；5、利用匹配滤波的方法对回波数据进行ISAR成像，准确估计出散射中心的位置信息；6、采用最小二乘拟合方法对锥体尺寸、雷达视线及进动角进行联合估计。本发明具有操作简单，估计精度高，需要的先验信息少，可以对锥体几何参数和进动参数联合估计的优点。

Description

基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，更进一步涉及雷达成像技术领域中的基于高分辨逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Rader，ISAR）成像的光滑进动锥体参数估计方法。本发明通过对空中光滑进动锥体进行准确的运动补偿和高分辨ISAR成像，进而对锥体的几何参数和进动参数进行准确的估计。

背景技术

光滑锥体目标在空中高速飞行时，自旋运动保持了其姿态的稳定性，横向的干扰会使自旋运动转化为进动的形式，其中自旋是指锥体绕自身对称轴的旋转运动，进动是指锥体在自旋的同时绕锥旋轴的旋转。

相对于窄带信号，宽带信号在雷达目标成像和参数估计方面具有明显的优势。在宽带雷达成像领域，经运动补偿后的回波信号可以被压缩在不同的距离单元内，可以对目标进行高分辨成像。空中锥体目标的高分辨成像和参数估计对于弹道导弹目标识别具有重要意义。

清华大学申请的专利“基于空时分析的逆合成孔径雷达的目标转速估计方法”（专利申请号：201010209955.X，公开号：CN102121990A）中公开了一种逆合成孔径雷达的目标转速估计方法。该方法根据波数域空间构造的基函数所表示的回波数据，对目标散射中心进行空时分析，根据提取的散射中心空间位置和空间位置变化率信息，拟合目标转速。该方法存在的不足是，该方法只能估计目标的转速，不能对目标的几何参数和进动参数进行联合估计。

西安电子科技大学申请的专利“基于等效散射点的进动目标二维成像方法”（专利申请号：201210364585.6，公开号：CN102914772A）中公开了一种针对光滑进动锥体的窄带二维成像方法。该方法通过回波脉压处理和速度补偿，采用速度和锥旋频率循环迭代的方法，对不同参数下的锥体目标的时频谱进行积分重构，搜索得到参数的精确值，最后采用相干单距离多普勒干涉法获得目标的二维图像。该方法存在的不足是，循环迭代的方法使得计算量很大，而且该方法需要大量的先验信息。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法。该方法弥补了空时分析方法中不能进行锥体几何参数和进动参数联合估计的不足，同时克服了窄带的相干单距离多普勒干涉法中计算量大和需要大量先验信息的不足，采用曲线拟合的方法估计并补偿回波的多普勒中心模糊次数，采用匹配搜索的方法精确估计锥体的锥旋频率和散射点的三维坐标，采用最小二乘拟合的方法联合估计锥体的几何参数和进动参数。

实现本发明的基本思路是：利用曲线拟合的方法估计并补偿回波的多普勒模糊次数，然后采用时域尺度变换校正回波的距离走动，再利用匹配滤波的方法对回波数据进行ISAR成像，准确估计出散射中心的三维坐标值，最后利用最小二乘拟合的方法对锥体尺寸、雷达视线、及进动角进行联合估计。

本发明包括如下步骤：

（1）获取频率-慢时间域回波：

逆合成孔径雷达ISAR发射线性调频信号，获取所发射线性调频信号的频率-慢时间域回波；

（2）估计多普勒中心模糊次数：

2a）频率-慢时间域回波通过一组匹配滤波器，对每一个滤波器输出的结果在频率维做一维逆傅里叶变换，获得一组距离脉压回波；

2b）沿距离脉压回波的慢时间方向，对所获得的一组距离脉压回波的方位样本求重心，获得一组距离脉压回波重心；

2c）对所获得的一组距离脉压回波重心分别做radon变换，得到一组积分矩阵；

2d）对所得到的一组积分矩阵取最大值；

2e）选择最大值对应的最大值匹配滤波器；

2f）选择最大值匹配滤波器对应的频率-慢时间域回波的多普勒中心模糊次数；

（3）补偿多普勒中心模糊次数：

用最大值匹配滤波器乘以频率-慢时间域回波，补偿多普勒中心模糊次数，得到去模糊回波；

（4）校正去模糊回波的距离走动：

利用时域尺度变换方法，对去模糊回波的距离走动进行校正，得到去走动回波；

（5）估计锥体的锥旋频率：

5a）设计一组与锥旋频率和散射点位置相关的匹配滤波器，将去走动回波通过这组匹配滤波器进行滤波，得到一组频域-等效时间回波；

5b）对频域-等效时间回波做二维傅里叶变换，得到一组距离方位回波；

5c）从距离方位回波中取出距离方位回波的最大值；

5d）选择距离方位回波的最大值对应的锥旋频率；

（6）估计散射点的三维坐标值：

6a）选择锥旋频率对应的一组子距离方位回波；

6b）对所得到的一组子距离方位回波分别取出其绝对值最大的回波单元，得到成像回波矩阵；

6c）从成像回波矩阵中估计锥顶散射点的横坐标值、锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值；

6d）选择锥旋频率、锥顶散射点的横坐标值和锥顶散射点的纵坐标值对应的距离方位回波估计值，采用估计锥顶散射点竖坐标值方法，估计锥顶散射点的竖坐标值；

6e）选择锥旋频率、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值对应的距离方位回波估计值，采用估计锥顶散射点竖坐标值方法，估计锥底散射点的竖坐标值；

（7）估计参数：

7a）按照用户提出的参数估计精度要求设置循环次数；

7b）按照用户给定的各参数的取值范围的先验知识，在各参数的取值范围内，随机产生锥顶到锥体质心的距离初始值、锥体进动角初始值、逆合成孔径雷达视线方位角初始值、逆合成孔径雷达视线俯仰角初始值、锥体高度初始值和锥体底面半径初始值，得到一组初始值；

7c）对所得到的一组初始值，采用最小二乘拟合方法，得到锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值、锥体底面半径估计值和函数误差值；

7d）重复步骤7b）、步骤7c），直到完成设置的循环次数，得到一组函数误差值；

7e）从所得到的一组函数误差值中选择最小的函数误差值，选出与该最小函数误差值对应的锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值和锥体底面半径估计值六个参数估计值；

7f）将六个参数估计值与先验知识中给出的真实值做差，获得参数估计误差值；

7g）判断参数估计误差值是否满足用户提出的参数估计精度要求，若不满足，则增加循环次数，执行步骤7b），若满足，则执行步骤（8）；

（8）输出结果：

计算机输出锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值和锥体底面半径估计值。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

第一，本发明采用逆合成孔径雷达（ISAR）数据，并基于匹配滤波的方法搜索锥体散射点的三维坐标，克服了现有技术中窄带相干单距离多普勒干涉法的计算量大和需要先验信息多的不足，使得本发明具有计算简单和需要先验信息少的优点。

第二，本发明采用最小二乘拟合的方法联合估计锥体的几何尺寸和进动参数，克服了现有技术中空时分析方法的只能估计目标转速的不足，使得本发明具有联合估计精度高，操作简单的优点。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的仿真模型图；

图3为本发明的锥体散射点在雷达成像平面的二维重构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

参照附图1，本发明的详细步骤如下：

步骤1，获取逆合成孔径雷达ISAR录取的频率-慢时间域回波。

逆合成孔径雷达ISAR发射线性调频信号并接收回波，得到以频率为行向量，以方位为列向量的逆合成孔径雷达ISAR的频率-慢时间域回波：

$s(f,t)=\mathrm{win}*\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)(x_0\sin \left(\mathrm{\ωt}\right)+y_0\cos \left(\mathrm{\ωt}\right)+z_0+b_0+b_{1}t))$

其中，s(f,t)是雷达接收的频率-慢时间域回波，f表示距离频率向量，t表示慢时间，win表示窗函数，B表示雷达发射信号的带宽，T表示观测时间间隔，π表示圆周率，c表示光速，f_c为雷达发射信号的载频，x₀表示锥体散射点的横坐标值，ω表示锥旋角频率，y₀表示锥体散射点的纵坐标值，z₀表示锥体散射点的竖坐标值，b₀表示锥体质心到雷达的距离，b₁表示锥体的径向运动速度。

步骤2，估计多普勒中心模糊次数。

将频率-慢时间域回波通过下面的一组匹配滤波器：

$H_i=\exp \left(j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)M_i\mathrm{vt}\right)$

其中，H_i表示第i个匹配滤波器，i表示匹配滤波器索引，π表示圆周率，c表示光速，f_c为雷达发射信号的载频，f表示距离频率向量，M_i表示模糊次数的第i个搜索值，v表示最大不模糊速度，t表示慢时间。

对每一个滤波器输出的结果在频率维做一维逆傅里叶变换，获得一组距离脉压回波。沿距离脉压回波的慢时间方向，对所获得的一组距离脉压回波的方位样本，按照下式求重心，获得一组距离脉压回波重心。

$D(n,m)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N\left(\mathrm{nA}(n,m)\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^{N}A(n,m)}$

其中，D(n,m)表示距离脉压回波重心，n表示距离脉压回波的距离单元索引，m表示距离脉压回波的方位样本索引，N表示距离脉压回波的距离单元数，A(n,m)表示距离脉压回波。

对所获得的一组距离脉压回波重心,按照下式分别做radon变换，可以得到一组积分矩阵：

其中，表示对距离脉压回波重心D做radon变换得到的积分矩阵，ρ表示radon变换的积分直线到距离脉压回波重心D中心的距离，表示radon变换的积分直线的方向角，D表示距离脉压回波重心，u∈[-∞,+∞]表示radon变换的积分变量。

从所得到的一组积分矩阵中取其积分矩阵模值最大的积分矩阵R_max。选择积分矩阵R_max对应的最大值匹配滤波器H_max。选择最大值匹配滤波器H_max对应的频率-慢时间域回波的多普勒中心模糊次数M。

步骤3，补偿多普勒中心模糊次数。

将频率-慢时间域回波乘以H_max，补偿多普勒中心模糊次数，并得到去模糊回波：

$s_1(f,t)=\mathrm{win}*\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)(x_0\sin \left(\mathrm{\ωt}\right)+y_0\cos \left(\mathrm{\ωt}\right)+z_0+b_0+b_1^{\′}t))$

其中，s₁(f,t)表示去模糊回波，f表示距离频率向量，t表示慢时间，win表示窗函数，B表示雷达发射信号的带宽，T表示观测时间间隔，c表示光速，f_c为雷达发射信号的载频，x₀表示锥体散射点的横坐标值，ω表示锥旋角频率，y₀表示锥体散射点的纵坐标值，z₀表示锥体散射点的竖坐标值，b₀表示锥体质心到雷达的距离，b₁′表示补偿多普勒中心模糊次数后的残余速度。

步骤4，校正去模糊回波的距离走动。

利用时域尺度变换方法，按照下式对去模糊回波s₁(f,t)的距离走动进行校正：

τ=t(f_c+f)/d

其中，τ表示时域尺度变换方法的等效时间，t表示慢时间，f_c表示雷达发射信号的载频，f表示距离频率向量，d=f_c-B/2表示距离频率向量的起始频率。

通过距离走动校正得到去走动回波。

步骤5，估计锥体的锥旋频率。

按照下式设计一组与锥旋频率和散射点位置相关的匹配滤波器：

$s_3(f,\mathrm{\τ})=\exp \left\{j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)\right[x\sin \left(\frac{\mathrm{\ωd}}{f_c+f}\mathrm{\τ}\right)+y\cos \left(\frac{\mathrm{\ωd}}{f_c+f}\mathrm{\τ}\right)\left]\right\}$

其中，s₃(f,τ)表示频域-等效时间域的匹配滤波器，f表示距离频率向量，τ表示时域尺度变换方法的等效时间，π表示圆周率，c表示电磁波传输速度，f_c表示雷达发射信号的载频，x表示散射点的横坐标搜索值，ω表示锥体的锥旋角频率搜索值，d表示距离频率向量的起始频率，y表示散射点的纵坐标搜索值。

然后将去走动回波通过这组匹配滤波器得到一组频域-等效时间回波。

对频域-等效时间回波做二维傅里叶变换，得到一组距离方位回波。

从所得到的一组距离方位回波中取出距离方位回波的最大值，选择距离方位回波的最大值对应的锥旋频率。

步骤6，估计散射点的三维坐标值。

选择锥旋频率对应的一组子距离方位回波。

对所得到的一组子距离方位回波分别取出其绝对值最大的回波单元，得到成像回波矩阵。

从成像回波矩阵中估计锥顶散射点的横坐标值、锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值。具体步骤如下：

第一步，从成像回波矩阵中取出两个极大值点，得到锥顶散射点强度和锥底散射点强度。

第二步，选择与锥顶散射点强度和锥底散射点强度分别对应的锥顶散射点的横坐标值和锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值。

选择锥旋频率、锥顶散射点的横坐标值和锥顶散射点的纵坐标值对应的距离方位回波估计值，采用估计锥顶散射点竖坐标值方法，估计锥顶散射点的竖坐标值。具体步骤如下：

第一步，由距离方位回波估计值得到锥顶散射点回波距离单元。

第二步，按照下式，计算锥顶散射点的竖坐标值，得到锥顶散射点的竖坐标值：

$W=(L-\frac{N}{2})\frac{c}{2B}$

其中，W表示锥顶散射点的竖坐标值，L表示锥顶散射点回波距离单元，N表示距离脉压回波的距离单元数，c表示光速，B表示雷达发射信号的带宽。

选择锥旋频率、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值，按照上述估计锥顶散射点竖坐标值的方法来估计锥底散射点的竖坐标值。

步骤7，估计参数。

按照用户提出的参数估计精度要求设置循环次数。

按照用户给定的各参数的取值范围的先验知识，在各参数的取值范围内，随机产生锥顶到锥体质心的距离初始值、锥体进动角初始值、逆合成孔径雷达视线方位角初始值、逆合成孔径雷达视线俯仰角初始值、锥体高度初始值和锥体底面半径初始值，得到一组初始值。

对所得到的一组初始值带入下式，利用最小二乘拟合方法，得到锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值、锥体底面半径估计值六个参数估计值。

其中，U表示锥顶散射点的横坐标值，k表示锥顶到锥体质心的距离，α表示锥体的进动角，表示逆合成孔径雷达视线俯仰角，θ表示逆合成孔径雷达视线方位角，V表示锥顶散射点的纵坐标值，W表示锥顶散射点的竖坐标值，X表示锥底散射点的横坐标值，h表示锥体的高度，a表示锥体的底面半径，Y表示锥底散射点的纵坐标值，Z表示锥底散射点的竖坐标值。

将六个参数估计值带入上述方程组中，计算每个方程的左式和右式的差值，得到每个方程的误差值。

将每个方程的误差值的绝对值求和，得到函数误差值。

重复产生一组初始值，直到完成设置的循环次数，对每次产生的一组值初始值利用最小二乘拟合方法得到相应的六个参数估计值和函数误差值。

从所得到的函数误差值中选择最小的函数误差值，选出与该最小函数误差值对应的六个参数估计值。

将六个参数估计值与先验知识中给出的真实值做差，获得参数估计误差值。

判断参数估计误差值是否满足用户提出的参数估计精度要求，若不满足，则增加循环次数，执行步骤7，若满足，则执行步骤8。

步骤8，输出结果。

计算机输出锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值和锥体底面半径估计值。

下面结合仿真实验对本发明的效果做进一步描述。

1、仿真条件：

本发明仿真的锥体高度为0.96m，锥体底面半径为0.25m，雷达发射信号的载频f_c为10GHz，雷达发射信号的带宽B为1000MHz，脉冲重复频率PRF为1000Hz，进动角为5°，雷达视线方位角为-90°，雷达视线俯仰角为135°，锥体质心位于锥底的圆心。

在上述仿真条件下建立的光滑进动锥体模型参照附图2。图2中，X，Y，Z分别表示参考坐标系的横轴、纵轴和竖轴，X₁，Y₁，Z₁分别表示目标坐标系的横轴、纵轴和竖轴，其中目标坐标系的竖轴是锥体的对称轴，因此目标坐标系是时变的，而参考坐标系平行于雷达坐标系，且参考坐标系的中心与目标坐标系的中心重合，雷达坐标系是坐标中心置于雷达位置的坐标系，ξ表示雷达视线方向，O表示参考坐标系的中心，P为旋转的锥体散射点，O′表示P的旋转中心，P′表示P在雷达成像平面上的投影，Ω表示锥体进动的锥旋矢量，Ω_e表示锥体在雷达成像平面上的等效锥旋矢量，表示雷达视线俯仰角。

2、仿真内容：

按照上述仿真条件，在MATLAB7.0软件中进行实验，根据本发明提供的方法，利用曲线拟合的方法估计并补偿回波的多普勒模糊次数，利用时域插值的方法校正距离走动，然后利用基于匹配滤波的方法准确估计散射点的三维坐标值，图3是锥体散射点在雷达成像平面的二维重构图，表1是锥体散射点在雷达成像平面的三维坐标估计值与真实坐标值的比较，最后利用最小二乘拟合的方法估计锥体尺寸，雷达视线及进动角，估计结果如表2所示的各参数的理论值与估计值的比较。

图3是基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法得到的锥体散射点在雷达成像平面的二维重构图。图3中，x表示散射点的横坐标搜索值，单位是米，y表示散射点的纵坐标搜索值，单位是米，图像右侧的矩形条表示散射点的强度。

表1是基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法得到的锥体散射点在雷达成像平面的三维坐标估计值与真实坐标值的比较。表1中，锥顶散射点三维坐标真实值表示仿真实验中锥顶散射点在雷达成像平面上的理论计算值，锥顶散射点三维坐标估计值表示采用本发明估计的锥顶散射点在雷达成像平面上的三维坐标值，锥底散射点三维坐标真实值表示仿真实验中锥底散射点在雷达成像平面上的理论计算值，锥底散射点三维坐标估计值表示采用本发明估计的锥底散射点在雷达成像平面上的三维坐标值，x₁表示散射点的横坐标值，y₁表示散射点的纵坐标值，z₁表示散射点的竖坐标值。

表2是基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法得到的各参数的理论值与估计值的比较。表2中，k表示锥体的锥顶散射点到锥体质心的距离，单位是米，h表示锥体的高度，单位是米，a表示锥体的底面半径，单位是米，θ表示雷达视线方位角，单位是度，表示雷达视线俯仰角，单位是度，α表示锥体的进动角，单位是度。表2中的理论值表示在上述仿真条件中所采用的各参数值。估计值表示用本发明的方法估计得到的各参数的值。估计误差百分比表示估计值与理论值的差值与理论值的百分比。

3、参数估计结果分析：

表1锥体散射点在雷达成像平面的三维坐标估计值与真实坐标值的比较

	x1(m)	y1(m)	z1(m)
				锥顶散射点三维坐标真实值	0	-0.0710	-0.6751
锥顶散射点三维坐标估计值	-0.002	-0.072	-0.675
				锥底散射点三维坐标真实值	0	0.0183	-0.17774
锥底散射点三维坐标估计值	0	0.018	-0.15

从表1可以看出，考虑分辨率的因素，锥顶散射点三维坐标估计值非常接近锥顶散射点三维坐标真实值，锥底散射点三维坐标估计值也非常接近锥底散射点三维坐标真实值，为本发明中利用散射点三维坐标估计值来进行精确的联合参数估计提供保障。

表2各参数的理论值与估计值的比较

从表2可以看出，本发明中锥体的锥顶散射点到锥体质心距离k、锥体的高度h和底面半径a的估计值与其理论值非常接近，估计误差在3%以内，雷达视线的方位角θ和俯仰角的估计值与理论值的估计误差在2%以内，锥体进动角α的估计误差在1%以内，各参数的估计结果都具有很高的精度，证明了本发明的有效性。

Claims (9)

1.基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，包括如下步骤：

(1)获取频率-慢时间域回波：

逆合成孔径雷达ISAR发射线性调频信号，获取所发射线性调频信号的频率-慢时间域回波；

(2)估计多普勒中心模糊次数：

2a)频率-慢时间域回波通过一组匹配滤波器，对每一个滤波器输出的结果在频率维做一维逆傅里叶变换，获得一组距离脉压回波；

2b)沿距离脉压回波的慢时间方向，对所获得的一组距离脉压回波的方位样本求重心，获得一组距离脉压回波重心；

2c)对所获得的一组距离脉压回波重心分别做radon变换，得到一组积分矩阵；

2d)对所得到的一组积分矩阵取最大值；

2e)选择最大值对应的最大值匹配滤波器；

2f)选择最大值匹配滤波器对应的频率-慢时间域回波的多普勒中心模糊次数；

(3)补偿多普勒中心模糊次数：

用最大值匹配滤波器乘以频率-慢时间域回波，补偿多普勒中心模糊次数，得到去模糊回波；

(4)校正去模糊回波的距离走动：

利用时域尺度变换方法，对去模糊回波的距离走动进行校正，得到去走动回波；

(5)估计锥体的锥旋频率：

5a)设计一组与锥旋频率和散射点位置相关的匹配滤波器，将去走动回波通过这组匹配滤波器进行滤波，得到一组频域-等效时间回波；

5b)对频域-等效时间回波做二维傅里叶变换，得到一组距离方位回波；

5c)从距离方位回波中取出距离方位回波的最大值；

5d)选择距离方位回波的最大值对应的锥旋频率；

(6)估计散射点的三维坐标值：

6a)选择锥旋频率对应的一组子距离方位回波；

6b)对所得到的一组子距离方位回波分别取出其绝对值最大的回波单元，得到成像回波矩阵；

6c)从成像回波矩阵中估计锥顶散射点的横坐标值、锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值；

6d)选择锥旋频率、锥顶散射点的横坐标值和锥顶散射点的纵坐标值对应的距离方位回波估计值，采用估计锥顶散射点竖坐标值方法，估计锥顶散射点的竖坐标值；

6e)选择锥旋频率、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值对应的距离方位回波估计值，采用估计锥顶散射点竖坐标值方法，估计锥底散射点的竖坐标值；

(7)估计参数：

7a)按照用户提出的参数估计精度要求设置循环次数；

7b)按照用户给定的各参数的取值范围的先验知识，在各参数的取值范围内，随机产生锥顶到锥体质心的距离初始值、锥体进动角初始值、逆合成孔径雷达视线方位角初始值、逆合成孔径雷达视线俯仰角初始值、锥体高度初始值和锥体底面半径初始值，得到一组初始值；

7c)对所得到的一组初始值，采用最小二乘拟合方法，得到锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值、锥体底面半径估计值和函数误差值；

7d)重复步骤7b)、步骤7c)，直到完成设置的循环次数，得到一组函数误差值；

7e)从所得到的一组函数误差值中选择最小的函数误差值，选出与该最小函数误差值对应的锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值和锥体底面半径估计值六个参数估计值；

7f)将六个参数估计值与先验知识中给出的真实值做差，获得参数估计误差值；

7g)判断参数估计误差值是否满足用户提出的参数估计精度要求，若不满足，则增加循环次数，执行步骤7b)，若满足，则执行步骤(8)；

(8)输出结果：

计算机输出锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值和锥体底面半径估计值。

2.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤2a)中所述的一组匹配滤波器是指按照下式进行：

$H_i=\exp \left(j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)M_i\mathrm{vt}\right)$

其中，H_i表示第i个匹配滤波器，j表示虚数单位，i表示匹配滤波器索引，π表示圆周率，c表示光速，f_c为雷达发射信号的载频，f表示距离频率向量，M_i表示模糊次数的第i个搜索值，v表示最大不模糊速度，t表示慢时间。

3.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤2b)中所述的求重心是指按照下式进行：

$D(n,m)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N\left(\mathrm{nA}(n,m)\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^{N}A(n,m)}$

其中，D(n,m)表示距离脉压回波重心，n表示距离脉压回波的距离单元索引，m表示距离脉压回波的方位样本索引，N表示距离脉压回波的距离单元数，A(n,m)表示距离脉压回波。

4.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤2c)中所述的radon变换是指按照下式进行：

其中，表示对距离脉压回波重心D做radon变换得到的积分矩阵，ρ表示radon变换的积分直线到距离脉压回波重心D中心的距离，表示radon变换的积分直线的方向角，D表示距离脉压回波重心，u表示radon变换的积分变量。

5.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤(4)中所述的时域尺度变换方法是指按照下式进行：

τ＝t(f_c+f)/d

其中，τ表示时域尺度变换方法的等效时间，t表示慢时间，f_c表示雷达发射信号的载频，f表示距离频率向量，d表示距离频率向量的起始频率。

6.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤5a)中所述的与锥旋频率和散射点位置相关的匹配滤波器是指按照下式进行：

$s_3(f,\mathrm{\τ})=\exp \left\{j\frac{4\mathrm{\π}}{c}(f_c+f)\right[x\sin \left(\frac{\mathrm{\ωd}}{f_c+f}\mathrm{\τ}\right)+y\cos \left(\frac{\mathrm{\ωd}}{f_c+f}\mathrm{\τ}\right)\left]\right\}$

其中，s₃(f,τ)表示频域-等效时间域的匹配滤波器，f表示距离频率向量，τ表示时域尺度变换方法的等效时间，j表示虚数单位，π表示圆周率，c表示光速，f_c表示雷达发射信号的载频，x表示散射点的横坐标搜索值，ω表示锥体的锥旋角频率搜索值，d表示距离频率向量的起始频率，y表示散射点的纵坐标搜索值。

7.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤6c)中所述的估计锥顶散射点的横坐标值、锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值的方法如下：

第一步，从成像回波矩阵中取出两个极大值点，得到锥顶散射点强度和锥底散射点强度；

第二步，选择与锥顶散射点强度和锥底散射点强度分别对应的锥顶散射点的横坐标值和锥顶散射点的纵坐标值、锥底散射点的横坐标值和锥底散射点的纵坐标值。

8.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤6d)、步骤6e)所述估计锥顶散射点竖坐标值方法的具体步骤如下：

第一步，由距离方位回波估计值得到锥顶散射点回波距离单元；

第二步，按照下式，计算锥顶散射点的竖坐标值，得到锥顶散射点的竖坐标值：

$W=(L-\frac{N}{2})\frac{c}{2B}$

其中，W表示锥顶散射点的竖坐标值，L表示锥顶散射点回波距离单元，N表示距离脉压回波的距离单元数，c表示光速，B表示雷达发射信号的带宽。

9.根据权利要求1所述的基于高分辨ISAR成像的光滑进动锥体参数估计方法，其特征在于，步骤7c)中所述最小二乘拟合方法的具体步骤为：

第一步，将步骤7b)所得到的一组初始值带入下式，得到锥顶到锥体质心的距离估计值、锥体进动角估计值、逆合成孔径雷达视线方位角估计值、逆合成孔径雷达视线俯仰角估计值、锥体高度估计值、锥体底面半径估计值六个参数估计值，

其中，U表示锥顶散射点的横坐标值，k表示锥顶到锥体质心的距离，α表示锥体的进动角，表示逆合成孔径雷达视线俯仰角，θ表示逆合成孔径雷达视线方位角，V表示锥顶散射点的纵坐标值，W表示锥顶散射点的竖坐标值，X表示锥底散射点的横坐标值，h表示锥体的高度，a表示锥体的底面半径，Y表示锥底散射点的纵坐标值，Z表示锥底散射点的竖坐标值；

第二步，将六个参数估计值带入上述方程组中，得到每个方程的误差值，其中方程的误差值是指六个参数带入方程组后每个方程的左式和右式的差值；

第三步，将每个方程的误差值的绝对值求和，得到函数误差值。