CN104360346B - 合成带宽雷达高分辨成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种合成带宽雷达高分辨成像方法，包括以下步骤：合成带宽雷达发射N个脉冲；从第n个脉冲中获取接收信号，并获取复采样；从所有不同载频的信号采样中，选取能够正确获得采样的载频频点；从可用的复采样中，统计自相关并获取自相关的相关值；根据相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵；将相关阵进行特征分解以生成多个特征值；对多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间；据此提取散射点位置，然后获取散射点对应的散射点导引矢量；根据散射点位置及散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。本发明的方法能够较好地在缺失采样的情况下对目标区域进行高分辨成像，保证了干扰条件下的成像效果。

Description

合成带宽雷达高分辨成像方法

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种合成带宽雷达高分辨成像方法。

背景技术

雷达的距离分辨力取决于雷达信号的带宽，高分辨雷达要求的大带宽信号会增加系统复杂度，接收机的接收带宽也要求很大，从而会带来噪声能量较大等问题。合成带宽雷达通过发射一组载频不同的脉冲来合成大带宽的信号，从而可以获得高分辨像。但由于信号带宽很大，容易受到环境中各种电磁信号、敌我双方工作在同频段的雷达信号的干扰，从而导致某些载频的接收信号被影响。通常的解决方案是首先感知环境中存在干扰的频点，丢弃被干扰频点所获得的采样，通过一定散射点分布的先验知识，建立信号模型。然后将模型进行恢复，进而获得高分辨像。新近的一些方法采样压缩感知理论，用稀疏恢复的方法从非完整的采样中恢复信号。但现有方法在丢失较多的频点时，均无法获得较好的高分辨像。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种合成带宽雷达高分辨成像方法，该方法能够较好地在缺失采样的情况下对散射点位置、幅度进行联合估计，实现对目标区域进行高分辨成像，保证了干扰条件下的成像效果。

为达到上述目的，本发明的实施例提出了一种合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤：合成带宽雷达发射N个脉冲，第n号脉冲的载频为f_n＝f₀+nΔf；所述合成带宽雷达从第n个脉冲中获取接收信号，对接收信号进行处理获取复采样：

从所有不同载频的信号采样中，选取能够正确获得采样的载频频点，记录频率号以及对应的载频频点号F_A＝[n₁，n₂，…，n_Na]、复采样值Y_A＝[y_al，y_a2，…，y_Na]^T；从可用的复采样中，统计自相关并获取自相关的相关值；获取所需要的相关阵的阶数，并根据所述相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵；将所述相关阵进行特征分解以生成多个特征值；对所述多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间；根据所述目标特征值及特征空间提取散射点位置，并根据所述散射点位置获取所述散射点对应的散射点导引矢量；根据所述散射点位置以及所述散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。

根据本发明实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法，将干扰条件下的合成带宽雷达接收信号进行采样、挑选，对信号的自相关进行估计，构成相关阵，然后对相关阵进行子空间分解能够获得对应的噪声子空间和信号子空间，从而能够获得散射点的位置，进而进行散射点位置和散射强度的联合估计，最后将估计的结果构成高分辨距离像。因此，该方法在合成带宽雷达信号占用频带中包含较多干扰(不超过总带宽的50％)时，仍然能够较好地在对散射点的位置、幅度进行联合估计，实现对目标区域进行高分辨成像，保证了干扰条件下的成像效果。

另外，根据本发明上述实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，所述统计自相关并获取自相关的相关值，具体包括：假定要估计采样数据的k阶自相关，则从余下可用的数据中，找到两两相距为k个频点号的复采样；根据所有可用的复采样值，求平均作为k阶自相关的相关值。

在本发明的一个实施例中，所述获取所需要的相关阵的阶数，并根据所述相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵，具体包括：根据成像的分辨力的需求及实际采样的数量判定所需要的相关阵的阶数，其中，选取所述阶数的准则为找到最大的M，使得K≤M阶的自相关的估计数量均满足根据得到的各个自相关的相关值，形成一个Toeplitz结构的相关阵，具体如下：

在本发明的一个实施例中，所述将所述相关阵进行特征分解以生成多个特征值，以及对所述多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间，具体包括：将相关阵进行特征分解：将特征值从大到小进行排列，并挑选出较大的特征值以及对应的特征空间，作为信号子空间D，其中，所述信号子空间的维度为d_D，同时分离出噪声子空间G，噪声子空间的维度为M-d_D。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述目标特征值及特征空间提取散射点位置，具体包括：由导引矢量a(z)出发，列出求根多项式其中，所述多项式的根有M对最接近单位圆的零点；获取这M对零点对应的圆复角Ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_M]，即对应了M个散射点的距离[ω₁，ω₂，…，ω_M]/2πΔf。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述散射点位置获取所述散射点对应的散射点导引矢量，具体包括：根据M个散射点的位置，列出M个散射点对应的散射点导引矢量，其中，每个散射点的导引矢量分别为：

将所有有效采样点的值在导引矢量组成的空间上进行投影投影的幅度即为散射点的幅度。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述散射点位置以及所述散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像，具体包括：根据散射点的幅度得到散射点的散射强度，再将所有散射点的位置[ω₁，ω₂，…，ω_M]c/4πΔf以及对应的散射强度描绘在距离标尺上，以构成合成高分辨像。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法的流程图；

图2为根据本发明另一个实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法的流程图；

图3为根据本发明一个实施例合成带宽雷达信号被干扰的情形示意图；以及

图4为根据本发明一个实施例的在缺失采样条件下，现有的稀疏恢复方法和本发明实施例的方法得到的成像结果对比示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面参照附图描述根据本发明实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法。

图1为根据本发明一个实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法的流程图。图2为根据本发明另一个实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法的流程图。结合图1和图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，合成带宽雷达发射一组载频不同的脉冲，脉冲数量为N，第n号脉冲的载频为f_n＝f₀+nΔf。其中，f₀为起始点频率，Δf为频点间隔。

步骤S102，合成带宽雷达从第n个脉冲中获取接收信号，对接收信号进行处理获取复采样：

具体地说，每个脉冲的射频接收信号经过下变频到中频。经过中频采样之后，再进行正交解调、数字下变频到基带、降采样等操作，每个脉冲获得一个序列的复采样值。所有脉冲的采样具有相同的距离门，即将采样排列成为等长的序列。假定第n号脉冲的采样点序列为s_n＝[s_n1，s_n2，…，s_nL]，这样每个脉冲将有L个采样点。每个采样点对应着一个分辨单元，由于每个脉冲的脉内带宽有限，所以这个分辨单元称为粗分辨单元。对于要成像的区域，找到对应的粗分辨单元采样点。

将各个脉冲的采样点中成像区域[R_min,R_max]对应着的采样点L₀取出来。假定第n个脉冲的采样点的复采样值为可以证明复采样值其中H(τ)是成像区域中的散射点分布情况，τ是散射点对应的时延。

根据雷达散射的点散射体模型，一定区域内的雷达目标散射可以用一系列的点来模拟。即目标可以认为具有离散分布的冲击响应结构。那么复采样值可以表述成一系列正弦信号的叠加，表示为：假定一共有M个散射点，其中α_i是各个散射点散射强度，α＝[α₁，α₂，…，α_M]^T是散射强度矢量。

步骤S103，从所有不同载频的信号采样中，选取能够正确获得采样的载频频点，记录频率号以及对应的载频频点号F_A＝[n₁，n₂，…，n_Na]、复采样值Y_A＝[y_a1，y_a2，…，y_Na]^T。

具体地说，在总共N个脉冲中，由于信号受到干扰，能够被正确采样并恢复出结果的采样点为1～N的子集。用示性函数I(n)＝1来表示某个采样点的采样是否是正确的采样。

其中，I(n)＝1表示当第n号脉冲是正确时获得的采样；

I(n)＝0表示当第n号脉冲是干扰时的采样。

这样所有脉冲的采样点都有一个对应的示性函数，表示该点是否被干扰。在实际处理过程中，有效采样的频点序号为F_A＝[n₁，n₂，…，n_Na]，有效采样的总数量为N_A，而无效的采样数量为N-N_A。将所有有效脉冲的复采样值列为一个观测向量：Y_A＝[y_a1，y_a2，…，y_Na]^T。图2是一个合成带宽雷达在被干扰条件下采样的示例。

步骤S104，从可用的复采样中，统计自相关并获取自相关的相关值。具体包括：假定要估计采样数据的k阶自相关，则从余下可用的数据中，找到两两相距为k个频点号的复采样；根据所有可用的复采样值，求平均作为k阶自相关的相关值。

具体地说，由于在总共的N个采样点中，只有一部分是有效的采样点，所以要从有效的采样点中获取信号的自相关的估计，必须要采用相关采样的方式对自相关进行估计。信号的k阶自相关为其中(·)*表示共轭转置。然后，从有效的采样中用如下的公式获得自相关的k阶估计：

其中有效的k阶估计采样量，即相距为k，并且两个采样都为有效采样值的数量为|K|。换言之，即对所有两两相距为k的采样点进行相关值求和平均。

步骤S105，获取所需要的相关阵的阶数，并根据相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵。具体包括：首先，根据成像的分辨力的需求及实际采样的数量判定所需要的相关阵的阶数。根据总的脉冲数，以及可以有效估计的采样自相关的最大阶数，选择合理的相关阵阶数很重要，由于是采样相关来对自相关进行估计，当采样数量较少时，采样相关的均值与真值之间会产生较大的偏差；而当自相关阵阶数过低时，会影响到成像的分辨力。因此，在本发明的一个实施例中，相关阵阶数的选择方法应当如下：

找到最大的M，使得K≤M阶的自相关的估计数量均满足这样能够保证所有的采样自相关的值接近真值。

在确定了相关阵的阶数M之后，根据得到的各个自相关的相关值，形成一个Toeplitz结构的相关阵，具体如下：

步骤S106，将相关阵进行特征分解以生成多个特征值。

步骤S107，对多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间。

步骤S106和步骤S107具体包括：将相关阵进行特征分解，将特征值和对应的特征空间从大到小进行排列，并按照特征值的大小分成两部分：其中，是较大的d_D个特征值，是对应较大特征值的特征向量组。是较小的M-d_D个特征值，是对应较小特征值的特征向量组。在特征分解的时候，假定最大的特征值为λ_A，以一定的准则选择信号子空间的维度。选定准则为当λ>0.001λ_A时，此特征值归类为较大的特征值否则归类为较小的特征值特征向量组和分别构成信号子空间和噪声子空间，两个子空间正交，信号子空间的维度为d_D，噪声子空间的维度为M-d_D。

步骤S108，根据目标特征值及特征空间提取散射点位置，并根据散射点位置获取散射点对应的散射点导引矢量。

其中，根据目标特征值及特征空间提取散射点位置，具体包括：由导引矢量a(z)出发，列出求根多项式其中，多项式的根有M对最接近单位圆的零点，然后获取这M对零点对应的圆复角Ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_M]，即对应了M个散射点的距离[ω₁，ω₂，…，ω_M]/2πΔf。

换言之，即构建导引矢量a(z)＝[1，z^-1，z^-2，…，z^-M+1]^T，其中z＝e^jω。散射点的位置对应了多项式的根多项式B(z)在复平面上存在至少d_D对零点，并且这些零点以单位圆对称。选择散射点个数M＝min(d_D,N_A/2)对最接近单位圆的0点，即有效采样点数的一半和信号子空间维度之中较小的一个数，作为散射点的个数。取M对零点对应的圆复角，假定分别为Ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_M]，那么M个散射点的时延分别为[ω₁，ω₂，…，ω_M]/2πΔf，对应的距离分别为[ω₁，ω₂，…，ω_M]c/4πΔf，其中c为光速。

进一步地，根据散射点位置获取散射点对应的散射点导引矢量，具体包括：根据M个散射点的位置，列出M个散射点对应的散射点导引矢量，其中，每个散射点的导引矢量分别为：

然后将所有有效采样点的值在导引矢量组成的空间上进行投影投影的幅度即为散射点的幅度。

换言之，更为具体地，即根据上述确定的散射点的数量M以及它们的时延，逐个列出M个散射点对应的有效观测导引矢量。例如对于时延为τ_m＝ω_m/2πΔf的散射点，观测导引矢量为导引矢量为Na长，对应着Na个有效采样。将所有散射点的导引矢量按列排列，构成一个Na×M的矩阵U_M＝[V₁，V₂，…，V_M]，称为散射点空间的投影矩阵。

然后根据步骤S103中的有效采样矢量Y_A、步骤S102中的散射强度矢量α，散射点空间的投影矩阵U_m，列出求解散射强度的超定方程：Y_A＝U_Mα，并对该超定方程求最小二乘解，相当于将有效观察矢量在所有散射点的导引矢量构成的空间上进行投影：

求解的结果即对应着M个散射点的散射强度。

步骤S109，根据散射点位置以及散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。具体包括：根据散射点的幅度得到散射点的散射强度，再将所有散射点的位置[ω₁，ω₂，…，ω_M]c/4πΔf以及对应的散射强度描绘在距离标尺上，以构成合成高分辨像。

作为具体地例子，如图3所示，为合成带宽雷达信号被干扰的情形示意图。其中，横轴对应着采样，纵轴对应着信号的频点。在总宽带中，约有40％的频带被干扰，从而导致这些频点上采样值不能真实反映出信号散射的情况。进一步地，图4显示了在约40％的频带在块状干扰条件下，用现有的稀疏恢复方法(如图4(a))和本发明实施例的方法(如图4(b))对干扰条件下的采样进行高分辨成像的结果对比情况。

根据本发明实施例的合成带宽雷达高分辨成像方法，将干扰条件下的合成带宽雷达接收信号进行采样、挑选，对信号的自相关进行估计，构成相关阵，然后对相关阵进行子空间分解能够获得对应的噪声子空间和信号子空间，从而能够获得散射点的位置，进而进行散射点位置和散射强度的联合估计，最后将估计的结果构成高分辨距离像。因此，该方法在合成带宽雷达信号占用频带中包含较多干扰(不超过总带宽的50％)时，仍然能够较好地在对散射点的位置、幅度进行联合估计，实现对目标区域进行高分辨成像，保证了干扰条件下的成像效果。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

合成带宽雷达发射N个脉冲，基准载频频率为f₀，载频间隔为Δf，第n号脉冲的载频为f_n＝f₀+nΔf；

所述合成带宽雷达从第n个脉冲中获取接收信号，散射点数量为M，第i个散射点的幅度和距离时延分别为α_i和τ_i，对接收信号进行处理获取复采样：

$y_n=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i\exp \{-j2{\mathrm{\πf}}_n{\mathrm{\τ}}_i\};$

从所有不同载频的信号采样中，选取能够正确获得采样的载频频点，记录频率号以及对应的载频频点号F_A＝[n₁,n₂,…,n_Na]、复采样值Y_A＝[y_a1,y_a2,…,y_Na]^T，其中N_a为有效的载频脉冲数量；

从可用的复采样中，统计自相关并获取自相关的相关值；

获取所需要的相关阵的阶数，并根据所述相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵；

将所述相关阵进行特征分解以生成多个特征值；

对所述多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间；

根据所述目标特征值及特征空间提取散射点位置，并根据所述散射点位置获取所述散射点对应的散射点导引矢量；

根据所述散射点位置以及所述散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。

2.根据权利要求1所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，所述统计自相关并获取自相关的相关值，具体包括：

假定要估计采样数据的k阶自相关，则从余下可用的数据中，找到两两相距为k个频点号的复采样；

根据所有可用的复采样值，定义有效脉冲指示函数I(j)，当第j个脉冲的采样为有效采样时，I(j)＝1，否则I(j)＝0，用|K|表示相距为k且两个采样均为有效采样值的数量，求自相关函数的采样平均作为k阶自相关的相关值。

3.根据权利要求2所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，所述获取所需要的相关阵的阶数，并根据所述相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵，具体包括：

根据成像的分辨力的需求及实际采样的数量判定所需要的相关阵的阶数，其中，选取所述阶数的准则为找到最大的M，使得K≤M阶的自相关的估计数量均满足

根据得到的各个自相关的相关值，形成一个Toeplitz结构的相关阵，具体如下：

4.根据权利要求3所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，

所述将所述相关阵进行特征分解以生成多个特征值，以及对所述多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间，具体包括：

将相关阵进行特征分解：

将特征值从大到小进行排列，并挑选出较大的特征值以及对应的特征空间，作为信号子空间D，其中，较大的特征值构成的矩阵为对应特征空间为信号子空间，较小的特征值构成的矩阵为对应特征空间为噪声子空间，所述信号子空间的维度为d_D，同时分离出噪声子空间G，噪声子空间的维度为M-d_D。

5.根据权利要求4所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，所述根据所述目标特征值及特征空间提取散射点位置，具体包括：

由导引矢量a(z)出发，列出求根多项式其中，所述多项式的根有M对最接近单位圆的零点；

获取这M对零点对应的圆复角Ω＝[ω₁,ω₂,…,ω_M]，即对应了M个散射点的距离[ω₁,ω₂,…,ω_M]/2πΔf。

6.根据权利要求5所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，所述根据所述散射点位置获取所述散射点对应的散射点导引矢量，具体包括：

根据M个散射点的位置，列出M个散射点对应的散射点导引矢量，其中，每个散射点的导引矢量分别为：

$V_m={\[e^{-{\mathrm{j\ω}}_m{f}_{n1}/\mathrm{\Δ}f},e^{-{\mathrm{j\ω}}_m{f}_{n2}/\mathrm{\Δ}f},...,e^{-{\mathrm{j\ω}}_m{f}_{n_{Na}}/\mathrm{\Δ}f}\]}^T,$

其中ω_m表示第m号散射点对应的圆复角，f_ni,i＝1,2,…,N_a表示第i个有效的采样脉冲对应的载频频率，总共有N_a个有效的采样脉冲；

构造由所有散射点导引矢量构成的矩阵U_M＝[V₁,V₂,…,V_M]，将所有有效采样点的采样值Y_A在导引矢量组成的空间上进行投影投影的幅度即为散射点的幅度。

7.根据权利要求6所述的合成带宽雷达高分辨成像方法，其特征在于，所述根据所述散射点位置以及所述散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像，具体包括：

根据散射点的幅度得到散射点的散射强度，再将所有散射点的位置[ω₁,ω₂,…,ω_M]c/4πΔf，c是电磁波在介质中的传播速度，以及对应的散射强度描绘在距离标尺上，以构成合成高分辨像。