CN107678028A - 低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，包括：微波随机辐射源阵列各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号；在天线波束覆盖区域内形成随机辐射场，与观测目标相互作用，产生散射回波；由单路接收机同步接收散射回波信号，再进行并行脉冲压缩处理；由阈值门限优化选择的散射回波信号样本，并与相应时刻基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场，共同构建新型关联成像模型；基于新型关联成像模型，通过关联成像算法，反演得到观测目标图像。该方法能够在低回波信噪比的条件下，实现对目标的高分辨成像。
Description
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种微波凝视关联成像方法。
背景技术
雷达成像(Radar Imaging)技术的发展，使得雷达的应用范围从最初的检测和测距，扩展到获取特定区域的全景图像，因而得到了广泛的关注和研究。雷达成像领域中，较成熟的合成孔径雷达(SAR)以及逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术，虽然能获得较高的分辨率，但其均需要对目标大的观测视角以获得较高的方位分辨率，而使其应用范围受到了极大的限制。传统的实孔径雷达凝视成像，其角度分辨率受限于实际的天线阵列孔径，因而其应用范围极大受限。
微波凝视关联成像因为具有超越实孔径雷达成像分辨率极限以及快速成像的优点，在最近几年取得了较快的发展。该成像方法的核心是构造一个具有时空两维随机特性的辐射场照射目标区域，使位于不同位置的目标散射独立的时变的回波，最后对回波和预置的辐射场进行关联处理得到目标的雷达图像。
在实际应用中，微波凝视关联成像系统一般通过多个发射单元发射随机跳频信号，得到具有时空两维随机特性的辐射场。在传统的凝视关联成像方案中，受限于发射功率、目标距离等因素，回波信号的信噪比(SNR)通常较低而无法满足成像的需要。
发明内容
本发明的目的是提供一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，可以极大的提高成效效果，实现对观测目标的超分辨成像。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，包括：
微波随机辐射源阵列各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号；
在天线波束覆盖区域内形成随机辐射场，与观测目标相互作用，产生散射回波；
由单路接收机同步接收散射回波信号，再进行并行脉冲压缩处理；
由阈值门限优化选择的散射回波信号样本，并与相应时刻基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场，共同构建新型关联成像模型；
基于新型关联成像模型，通过关联成像算法，反演得到观测目标图像。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，基于多路同步发射、单路并行脉冲压缩接收的微波凝视关联成像方式，能够在低回波信噪比的条件下，实现对目标的高分辨成像。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种微波凝视关联成像方法的成像场景示意图；
图2为本发明实施例提供的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的仿真目标模型示意图；
图4为本发明实施例提供的接收机所接收的某一次散射回波脉冲信号波形及其经并行脉冲压缩后的输出信号波形；
图5为本发明实施例提供的不同信噪比条件下，传统微波凝视关联成像方法反演的目标图像示意图；
图6为本发明实施例提供的不同信噪比条件下，本发明提供的低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法反演的目标图像示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，该方法为基于多路同步发射、单路并行脉冲压缩接收的微波凝视关联成像方法，可以解决现有的微波凝视关联成像中散射回波信噪比低导致的成像效果差问题，相关的成像场景如图1所示，主要步骤如图2所示，包括：
步骤11、微波随机辐射源阵列各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号。
本发明实施例中，所述微波随机辐射源阵列由在天线孔径D内呈均匀分布或非均匀随机分布的N个发射单元组成，各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号，可以为但不限于线性调频脉冲信号，表达形式可为：
其中，Si(t)为第i个发射单元的发射信号，t为时间，fi l为第i个发射单元第l个发射脉冲的中心频率，在系统带宽B范围内随机选择，i＝1,...,N，l＝1,...,L，L为发射脉冲总数；K为各个发射单元线性调频斜率，各个发射单元可以选择但不限于相同的线性调频斜率K；τ为发射脉冲持续时间，T为发射脉冲重复周期，且T＞＞τ；rect[]为矩形窗函数；
所述随机调频脉冲信号Si(t)的频谱满足如下两个条件：
各个发射单元同次脉冲发射的信号频谱之间没有交叠，即：
上式中的i、u均为发射单元的序号。
所有发射单元发射的信号频谱均在发射单元和接收机通带带宽B内，即：
其中，fo为发射单元和接收机通带的中心频率。
步骤12、在天线波束覆盖区域内形成随机辐射场，与观测目标相互作用，产生散射回波。
在天线波束覆盖区域内形成的随机辐射场为：
其中，Si(t)为第i个发射单元的发射信号，是第i个发射单元天线相位中心位置矢量；为第j个目标分辨单元的位置矢量，j＝1,...,M，M＝P×Q为成像区域内进行空间离散化划分的目标分辨单元网格数，P为方位向分辨单元数，Q为距离向分辨单元数；为第i个发射单元方向图，为第j个目标分辨单元的位置矢量相对于第i个发射单元天线相位中心位置矢量的空间方向单位矢量；c为光速。
步骤13、由单路接收机同步接收散射回波信号，再进行并行脉冲压缩处理。
辐射场经阵列天线波束覆盖区域内的目标散射，在接收天线处的散射场为：
单路接收机同步接收的散射回波信号Secho(t)表示为：
其中，σj为第j个目标分辨单元的目标散射系数，为单路接收机天线方向图，为第j个目标分辨单元的位置矢量相对于单路接收机天线相位中心位置矢量的空间方向单位矢量；n(t)为接收信号的噪声。
本发明实施例中，由单路接收机同步接收散射回波信号Secho(t)，再进行并行脉冲压缩处理，其中对应于第l个发射脉冲的散射回波信号的并行脉冲压缩函数为：
经过并行脉冲压缩处理后，第l个发射脉冲的散射回波信号为：
其中，为散射回波信号Secho(t)中的第l个脉冲回波，是第i个发射单元发射第l个脉冲信号的初相位,为并行脉冲压缩处理后的噪声。
本发明实施例中，假定各发射信号为单位幅值，噪声功率为N0，经过逐脉冲并行脉冲压缩，接收信号的峰值信噪比提升为：
步骤14、由阈值门限优化选择的散射回波信号样本，并与相应时刻基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场，共同构建新型关联成像模型。
对于并行脉冲压缩后第l个发射脉冲的散射回波信号设置阈值门限平电h，优化选择的散射回波信号样本其对应的采样时刻tlk为则对于所有散射回波信号样本构建的新型关联成像模型为：
其中，对应于时刻tlk，定义基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场hj(tlk)为：
所述新型关联成像模型的矩阵矢量形式为：
Sout＝H·σ+n0；
其中，[H]jl＝hj(tlk)，
分别为基于并行脉冲压缩处理的散射回波矩阵矢量、修正随机辐射场矩阵矢量和噪声矩阵矢量，σ＝[σ1σ2…σM]T为观测目标散射系数矩阵矢量。Sout中第l个元素表示第l个散射脉冲回波中在第tlk时刻的回波信号采样；n0中l个元素表示与第l个脉冲回波对应、在第tlk时刻的噪声采样，[H]jl表示矩阵矢量H中第i行第j列元素。
步骤15、基于新型关联成像模型，通过关联成像算法，反演得到观测目标图像。
本发明实施例中，基于新型关联成像模型中散射回波矩阵矢量Sout以及修正随机辐射场矩阵矢量H，再结合关联成像算法，反演得到观测目标图像，表示为：
其中，为观测目标散射系数矩阵矢量σ的反演图像，为关联成像算法的算符，不同的关联成像算法体现为不同的算符。常见的关联成像算法有直接关联成像算法，正则化算法，以及满足目标稀疏条件下的稀疏恢复算法，如正交匹配追踪(OMP)算法、稀疏贝叶斯学习(SBL)等。
下面结合具体成像场景，对实施例公开的低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法的原理和效果作详细描述，但是，不应以此限定本发明的实际应用以及保护范围。假定设置仿真成像场景如图1所示，仿真目标如图3所示，系统仿真条件如下所示，相关的仿真条件仅用于说明本发明，本发明应用场景不受此限制。
仿真条件为：考虑24个发射阵元随机排布于1.7m×1.7m大小的发射阵面内，发射和接收通道频段9.54Ghz～10.44GHz，发射阵面法线与竖直线夹角为45°，成像区域大小为20m×20m，40×40个网格，距发射阵面中心112m，发射信号的线性调频斜率K＝5×1011Hz/s，发射脉冲宽度τ＝10μs，发射脉冲数目L＝8000个。
单路接收机接收的散射回波信号以及回波信号经并行脉冲压缩后的输出信号分别如图4(a)、(b)，可以看到，经过并行脉冲压缩后，输出信号的峰值信噪比有了较大的提高。根据仿真参数指标，可以理论计算出信噪比增益为：
采用传统微波凝视关联成像方法，在散射回波信噪比分别取SNR＝0dB、SNR＝10dB、SNR＝20dB条件下，采用稀疏恢复算法中常用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法，仿真目标的反演图像如图5(a)、(b)、(c)；利用本发明的低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，在散射回波信噪比分别取SNR＝-20dB、SNR＝0dB、SNR＝10dB条件下，采用相同的恢复算法，仿真目标的反演图像如图6(a)(b)(c)。
从仿真结果可以看出：传统微波凝视关联成像方法只有在回波信噪比大于10dB时，才能有较好的反演成像结果，而利用本发明的方法在回波信噪比低于0dB、甚至-20dB时，仍然有较好的反演成像结果，实现在较低信噪比条件下目标的高分辨成像。
综上，本仿真验证了本发明的正确性、可实现性和有效性。
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可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，包括：
微波随机辐射源阵列各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号；
在天线波束覆盖区域内形成随机辐射场，与观测目标相互作用，产生散射回波；
由单路接收机同步接收散射回波信号，再进行并行脉冲压缩处理；
由阈值门限优化选择的散射回波信号样本，并与相应时刻基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场，共同构建新型关联成像模型；
基于新型关联成像模型，通过关联成像算法，反演得到观测目标图像。
2.根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，
所述微波随机辐射源阵列由在天线孔径D内呈均匀分布或非均匀随机分布的N个发射单元组成，各个发射单元同步发射长时宽且随机调频脉冲信号，表达形式为：
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其中，Si(t)为第i个发射单元的发射信号，t为时间，fi l为第i个发射单元第l个发射脉冲的中心频率，在系统带宽B范围内随机选择，i＝1,...,N，l＝1,...,L，L为发射脉冲总数；K为各个发射单元线性调频斜率，τ为发射脉冲持续时间，T为发射脉冲重复周期，且T＞＞τ；rect[]为矩形窗函数；
所述随机调频脉冲信号Si(t)的频谱满足如下两个条件：
各个发射单元同次脉冲发射的信号频谱之间没有交叠，即：
所有发射单元发射的信号频谱均在发射单元和接收机通带带宽B内，即：
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其中，fo为发射单元和接收机通带的中心频率。
3.根据权利要求1所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，在天线波束覆盖区域内形成的随机辐射场为：
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4.根据权利要求3所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，单路接收机同步接收的散射回波信号Secho(t)表示为：
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其中，σj为第j个目标分辨单元的目标散射系数，为单路接收机天线方向图，为第j个目标分辨单元的位置矢量相对于单路接收机天线相位中心位置矢量的空间方向单位矢量；n(t)为接收信号的噪声。
5.根据权利要求4所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，由单路接收机同步接收散射回波信号Secho(t)，再进行并行脉冲压缩处理，其中对应于第l个发射脉冲的散射回波信号的并行脉冲压缩函数为：
<mrow>
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</mrow>
经过并行脉冲压缩处理后，第l个发射脉冲的散射回波信号为：
其中，为散射回波信号Secho(t)中的第l个脉冲回波，是第i个发射单元发射第l个脉冲信号的初相位，为并行脉冲压缩处理后的噪声。
6.根据权利要求5所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，所述由阈值门限优化选择的散射回波信号样本，并与相应时刻基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场，共同构建新型关联成像模型包括：
对于并行脉冲压缩后第l个发射脉冲的散射回波信号设置阈值门限平电h，优化选择的散射回波信号样本其对应的采样时刻tlk为则对于所有散射回波信号样本构建的新型关联成像模型为：
其中，对应于时刻tlk，定义基于并行脉冲压缩处理的修正随机辐射场hj(tlk)为：
所述新型关联成像模型的矩阵矢量形式为：
Sout＝H·σ+n0；
其中，[H]jl＝hj(tlk)，
分别为基于并行脉冲压缩处理的散射回波矩阵矢量、修正随机辐射场矩阵矢量和噪声矩阵矢量，σ＝[σ1 σ2 … σM]T为观测目标散射系数矩阵矢量。
7.根据权利要求1或6所述的一种低信噪比条件下的微波凝视关联成像方法，其特征在于，所述基于新型关联成像模型，通过关联成像算法，反演得到观测目标图像包括：
基于新型关联成像模型中散射回波矩阵矢量Sout以及修正随机辐射场矩阵矢量H，再结合关联成像算法，反演得到观测目标图像，表示为：
其中，为观测目标散射系数矩阵矢量σ的反演图像，为关联成像算法的算符。
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