CN114047389B - 一种频率分集和计算成像方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种频率分集和计算成像方法及系统。该方法包括利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建。本发明能够提高场景信息采集速率，实现对目标场景的快速感知和计算成像。

Description

一种频率分集和计算成像方法及系统

技术领域

本发明涉及计算成像技术领域，特别是涉及一种频率分集和计算成像方法及系统。

背景技术

超材料孔径天线MAA由平行板波导，以及刻蚀在波导上方传导面的不同物理结构的超材料孔径单元组成，孔径单元之间间距一般小于二分之一中心工作频率波长，馈电网络将微波信号注入到波导内，电磁波在波导内线性传播，依次激励上方的电谐振单元。

由于谐振单元具有很强的频率捷变特性，故利用其来进行天线设计，使得天线产生的方向图在频带内不同的工作频点下具有一定的捷变特性。近年来，具有频率捷变特性的超表面所构建的超材料孔径天线在成像领域的发展十分迅速，利用超材料孔径天线的频率调控特性对辐射场和场景目标进行频率扫描，可以获得场景目标在不同频点下的信息，并结合压缩感知理论对场景目标进行重构成像。

超材料孔径天线凭借超材料孔径单元谐振工作状态下产生的频率捷变随机辐射场对场景进行探测，使用接收天线接收场景目标后向散射回波，然后利用回波测量向量与天线辐射方向图信息对场景构建测量方程，反演出待测场景目标散射系数分布。然而当前成像系统对目标场景信息感知和处理效率相对较低，特别是在远场成像场景下。

发明内容

本发明的目的是提供一种频率分集和计算成像方法及系统，其采用步进的正交频分复用波形来激励超材料谐振单元，以提高场景信息采集速率，实现对目标场景的快速感知和计算成像。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种频率分集和计算成像方法，包括：

利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建。

可选地，所述利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵，具体包括：

利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图。

可选地，所述根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型，具体包括：

利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵。

可选地，所述根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布，具体包括：

初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。

一种频率分集和计算成像系统，包括：

测量矩阵构建模块，用于利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

超材料孔径天线成像数学模型构建模块，用于根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

目标场景距离解耦合并行成像算法确定模块，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

散射系数分布确定模块，用于根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

成像重建完成模块，用于根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建。

可选地，所述测量矩阵构建模块具体包括：

测量矩阵确定单元，用于利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图。

可选地，所述超材料孔径天线成像数学模型构建模块具体包括：

超材料孔径天线成像数学模型确定单元，用于利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵。

可选地，所述散射系数分布确定模块具体包括：

初始化单元，用于初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

第一处理单元，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

滑窗IFFT处理单元，用于对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

目标区域原始测量矩阵构建单元，用于提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新的行测量向量确定单元，用于更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

场景散射系数重建单元，用于构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明所提供的一种频率分集和计算成像方法及系统，利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵，即在超材料孔径天线对目标场景进行感知和成像处理时，用OFDM波形激励谐振单元，利用超材料孔径天线产生的频率捷变的辐射场对场景进行探测结合目标所处的场景位置先验信息，将成像场景按照一定的距离与方位分辨率进行离散网格化处理，再计算处在对应目标位置范围处所对应的测量矩阵；进而根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法，即利用辐射场方向图局部平稳特性，以及傅立叶变换的平移不变性，来推导目标场景距离解耦合并行成像算法；采用距离解耦合并行加速成像算法对超材料孔径天线成像数学模型进行并行求解，确定目标场景的散射系数分布。将场景目标散射系数对应到目标所处网格范围内，从而得到场景目标的估计模型，完成成像重建过程。采用距离解耦合并行加速成像算法实现二维稀疏目标场景成像，算法稳定性好，可以对不同分辨单元的目标进行并行成像重建，同时有效缩减测量矩阵规模，极大地提高了场景目标重建效率；采用步进的OFDM信号代替传统的SFCW信号激励超材料孔径单元，实现并行化场景目标成像处理，可以提高感知和成像处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的一种频率分集和计算成像方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的超材料孔径天线前向模型下的成像数学流程示意图；

图3为本发明实施例提供的超材料孔径成像流程示意图；

图4为本发明实施例提供的距离解耦合并行加速成像算法流程示意图；

图5为本发明实施例提供的步进的正交频分复用(OFDM)激励频域结构示意图；

图6为本发明实施例提供的包含4个散射点的原始目标场景示意图；

图7为本发明实施例提供的对方位角θ＝20°方向图数据进行滑窗IFFT结果图；

图8为本发明实施例提供的在步进OFDM波形激励下[6.79，7.82]m重构结果；

图9为本发明实施例提供的在步进OFDM波形激励下[3.3，4.35]m重构结果图；

图10为本发明实施例提供的在SFCW波形激励下[2，8]m重构结果图；

图11为本发明所提供的一种频率分集和计算成像系统结构示意图。

具体实施方式

下面将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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种频率分集和计算成像方法及系统，能够提高场景信息采集速率，实现对目标场景的快速感知和计算成像。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明所提供的一种频率分集和计算成像方法流程示意图，图2为本发明实施例提供的超材料孔径天线前向模型下的成像数学流程示意图，图3为本发明实施例提供的超材料孔径成像流程示意图，如图1-图3所示，本发明所提供的一种频率分集和计算成像方法，包括：

S101，利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

S101具体包括：

对于超材料孔径天线成像过程，如图5所示为OFDM激励频域结构，通过步进的正交频分复用(OFDM)激励超材料孔径单元，结合其较宽工作频带，可以对目标场景实现距离、俯仰、方位的三维成像，探针接收天线的回波信号g包含了场景目标的所有散射信息，在一阶Born近似散射模型下，回波信号与场景目标散射系数分布之间的映射方式是通过对场景构建的测量矩阵H，测量矩阵具体定义为其物理含义为发射天线U_0TX和接收天线U_0RX孔径在目标所处位置r'处，二者辐射场大小的乘积。

获得天线远场辐射方向图信息。对于超材料孔径天线，其物理尺寸通常较大，天线相位中心难以精确确定，一般对天线进行全波仿真分析，以及实验测定的方式来对辐射方向图进行标定。在确定超材料孔径天线远场方向图数据T之后，距离发射天线中心位置R_t处的发射辐射场大小可以计算为：假定接收探针天线的辐射方向图为Ψ，目标与接收天线之间的距离为R_r，则接收辐射场U_0RX(R_r)可以表示为：/>

在实际的成像过程中，收发天线的间距相比于目标与收发天线的距离可被忽略，通常可假定成像系统为自发自收伪单基形式，此时有R_t＝R_r。因此在单基成像构型下，场景任意位置R处的测量矩阵H_R的计算方式为：

H_R＝U_0TX(R)U_0RX(R)＝T·Ψe^-j2KR；

测量矩阵的形式为收发天线的远场方向图和平面波双程传播距离引入的线性相位的乘积形式，在上式中，回波信号为包含探测场景中所有散射系数分布的形式。在对场景进行测量矩阵构建时，需计算场景不同距离切片处，每个距离切片所包含的俯仰与方位的场景分辨单元所引入的线性相位项，然后将其排列组合，形成总的测量矩阵。

即利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图。

S102，根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

S102具体包括：

远场条件下测量矩阵定义为：H_R＝T·Ψe^-j2KR，其形式为远场方向图电磁波传播距离所引入线性相位的乘积形式，由傅里叶变换的频移特性可知，由传播距离R引入的线性相位项在IFFT运算后，对应着序列在时间域上的平移。根据场景测量方程(即超材料孔径天线成像数学模型)g＝Hσ+n，回波向量的形式为测量向量H_R与目标散射系数的乘积形式，如果对回波数据g_R同样做IFFT处理，平移特性仍然成立。

为了在全工作带宽内利用使方向图局部平稳特性，需对方向图数据沿频率维进行滑窗处理，窗长大小与B_Δ大小相同，每次滑窗间隔为一个频点，对全带宽内每个子带内方向图数据做IFFT处理后，得到的峰值位置在序列中不变，因此通过滑窗处理的方式，可使方向图在平稳带宽内进行IFFT变换得到类似sinc形式分布的特性得以保持。

若场景目标横跨的距离单元较少，也即目标位置较为集中的处在场景ROI内，在ROI外的场景分辨单元的散射系数均对应0。此时回波向量仅仅是由处在ROI内的后向散射系数σ_i与对应的测量矩阵H_i之间的乘积。在对目标位置无先验信息的情况下，通过对全场景分辨单元构建的总测量矩阵所得到的场景散射回波向量g在全带宽内做滑窗IFFT，目标ROI可以根据已知的方向图IFFT结果推断出来，即可以得到目标位置粗略的范围信息。得到这一位置先验信息之后，可以将之前对应的全部场景分辨单元测量矩阵的规模缩减到仅仅对应的ROI的大小，然后使用缩减的测量矩阵和回波向量来得到场景散射系数分布。这种对测量矩阵降维的方法适用于对于目标ROI较为集中的场景。

利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵。

S103，根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

成像场景中，假设天线系统的工作带宽为子带B_Δ，子带内天线方向图频点数为P，则包含场景所有目标散射系数σ的回波向量，记为g_Δ的维度为g_Δ∈C^p×1。此时对所在位置r₁的切片处的目标散射系数来说，对应的测量矩阵为/>该回波测量值包含在总的场景回波向量g_Δ中。对应位置r₁的回波向量/>可写为/>对/>进行IFFT运算，可写为矩阵方程的形式：

上式中，ψ为场景目标空间域散射系数分布，D_P逆离散傅里叶矩阵，具体的形式为：

其中，W_P＝exp(j2π/P)，又有则的完整表达式可写作：

其对应目标散射系数分布峰值可以写成：

此时，若将进行IFFT处理之后得到的目标散射系数分布沿距离维的分布函数的峰值ψ_max作为新的测量值，此时新的测量矩阵为峰值ψ_max所处位置对应傅里叶系数和原始测量矩阵/>的内积形式。

在上述推导过程中可以看出，r₁处的目标回波矢量g_Δ∈C^p×1变成了单测量值ψ，之前的测量矩阵也更新成行测量向量/>同时在上述更新测量方程的构建是对应处在切片位置的目标散射系数，由傅里叶变换的线性叠加特性，可知对成像场景内其他距离切片的目标而言，上述推导也同样成立，不同位置切片的目标回波区别于目标峰值位置的变异。同时，上述为针对于子带B_Δ内的原始测量回波g_Δ。根据每次IFFT变换的一致性，在对全带宽测量回波g做滑窗IFFT处理时，将每次IFFT得到的测量值ψ_max与更新的行测量向量φ写成矩阵的形式为：

Ψ＝Φσ；

其中，Ψ∈C^S×1，S为总IFFT处理的次数，成像场景散射系数分布同样为σ∈C^N×1。

在构建对应成像场景的测量矩阵时，不同距离单元的目标需要逐一建立测量字典，三维场景字典的距离耦合导致与成像场景相匹配的测量矩阵维度过大。为了利用不同位置距离目标引入线性相位的一致性，分析辐射方向图中特性加以利用，然后指出超材料天线辐射方向图虽然在全带宽内的幅相随机无变化规律，但是根据电谐振单元的固有辐射物理特性，指出辐射方向图在局部带宽内具有平稳特性。在之后的更新测量方程时，需要保证一个重要的前提；对于不同的子带的方向图，在进行IFFT变换之后，分布函数峰值位置需要保持相对固定，这样由目标线性相位所引起的移位网格数才能准确估计出目标所处位置，为了保证这一重要特性，选取滑窗IFFT处理的方式，并且通过试验分析验证了滑窗处理算法的有效性。

S104，根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

如图4所示，S104，具体包括：

初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。

S105，根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建。

为了验证本发明在步进的OFDM波形激励下的快速感知和处理方法进行并行化成像的优越性，通过一组仿真实验对本发明在典型的稀疏场景重建成像的有效性进行验证，在实验中与采用SFCW波形激励进行成像结果对比。其中仿真实验所需要的硬件平台参数如表1所示，软件平台参数如表2所示：

表1

表2

操作系统	Windows1064位
		编译器	MATLAB2019b

超材料孔径天线采用一维漏波波导，电谐振CELC单元被刻蚀在波导上方的传导面上，可实现对两维(距离与方位角)稀疏场景进行有效分辨，天线各项系统参数如表3所示：

表3

利用超材料孔径天线方向图数据进行回波仿真以及场景目标重建实验，验证所提出的感知和成像框架在步进的OFDM信号激励下的有效性，模拟实验基于测量的辐射场数据进行，使用一维波导超材料孔径天线对两维稀疏目标场景进行成像分辨，仿真场景设置为无噪的成像环境。

两维成像场景所用数据的各项系统参数由表3给出，根据实孔径工作带宽大小与成像分辨角度瑞利限，可以分别计算出距离和方位角的分辨率为：

上式中，BW为工作带宽大小，λ_c为中心工作频率对应波长，L_eff为天线面板有效孔径大小，对该天线系统来说，其距离与方位角分辨率分别为2.3cm与1.7°。本仿真实验设置的目标为点散射体形式，并且目标是处在预先被划分好的成像网格点上，点散射体随机的分布在不同的距离与方位网格上，四个散射点的幅度服从CN(0，1)，原始目标场景如图6所示，四个个目标散射点随机处于天线平台前约2m到8m范围内的不同方位角。为了有效地产生步进正交频分复用信号，需要去根据辐射场方向图T的局部平稳特性来确定局部平稳带宽B_Δ，每个步进的频分复用的B_Δ由B_Δ＝(P-1)Δf确定。

原始散射点空间位置与散射系数大小确定后，回波向量形式为利用远场天线方向图构建的测量矩阵与散射系数之间的乘积形式。在得到仿真场景回波以后结合距离解耦合并行加速成像算法流程得到成像结果。如图7为随机选取方位角θ＝20°时进行滑窗IFFT的结果，选取频点数为P＝16，子带B_Δ＝121MHz，此时经过IFFT后的距离分辨率计算为，ΔR＝c/2B_Δ＝1.23m。对于子带B_Δ的选取，若选取过小时则对回波信号做IFFT后的距离分辨率过大，在下一步对ROI精细分辨时，期望可以达到更为精细的ROI；如果选取过大时，则方向图的平稳特性将会遭到破坏，此时滑窗处理算法将不能适用。对于如图7所示的滑窗IFFT结果，可以根据峰值移位单元以及距离分辨率推算出目标散射体位于[6.79，7.82]m的距离，在得到目标粗略位置信息后，可以对该位置区间根据场景离散网格构建出更为精细的测量矩阵，然后依照测量方程更新算法重新建立对应此成像空间的测量方程。由于此时得到的更新后的测量方程仍然是欠定方程，目标场景又是稀疏的，使用距离解耦合并行加速成像算法来重构散射点散射系数分布，得到如图8所示，算法运行时长为5.12s。可以看出，目标场景的两个散射点均可以重建出来，并且对应的距离与方位坐标与原始场景全部吻合。假定原始场景成像空间为[3.3，4.35]m，我们对原始场景直接构建对应成像网格的测量矩阵，对场景回波进行仿真，利用距离解耦合并行加速成像算法对散射系数重建，得到成像结果如图9所示，两个散射点被精确重构出来，此时算法运行时间为5.23s。为了进一步对比采用OFDM相较于SFCW波形的优势，增加一组对比实验，同样距离下的目标场景，采用SFCW波形激励，在相同的测量矩阵规模下，采用距离解耦合并行加速成像算法进行散射系数的重建，得到如图10的结果，位于[2，8]m的四个散射点完整的重构出来，整个重构过程总运行时间为32.24s，可以看出，在并行化成像重建过程中，采用OFDM波形激励相较于SFCW波形激励下，成像效率提升大约为6.3。

图11为本发明所提供的一种频率分集和计算成像系统结构示意图，如图11所示，本发明所提供的一种频率分集和计算成像系统，包括：

测量矩阵构建模块1101，用于利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

超材料孔径天线成像数学模型构建模块1102，用于根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

目标场景距离解耦合并行成像算法确定模块1103，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

散射系数分布确定模块1104，用于根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

成像重建完成模块1105，用于根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建。

所述测量矩阵构建模块1101具体包括：

测量矩阵确定单元，用于利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图。

所述超材料孔径天线成像数学模型构建模块1102具体包括：

超材料孔径天线成像数学模型确定单元，用于利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵。

所述散射系数分布确定模块1104具体包括：

初始化单元，用于初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

第一处理单元，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

滑窗IFFT处理单元，用于对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

目标区域原始测量矩阵构建单元，用于提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新的行测量向量确定单元，用于更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

场景散射系数重建单元，用于构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种频率分集和计算成像方法，其特征在于，包括：

利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建；

所述利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵，具体包括：

利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图；

所述根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型，具体包括：

利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵；

所述根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布，具体包括：

初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。

2.一种频率分集和计算成像系统，其特征在于，包括：

测量矩阵构建模块，用于利用超材料孔径天线的探针接收场景目标散射的回波信号，并根据所述回波信号构建场景的测量矩阵；所述测量矩阵为回波信号与场景目标的散射系数分布之间的映射关系；

超材料孔径天线成像数学模型构建模块，用于根据所述测量矩阵构建超材料孔径天线成像数学模型；

目标场景距离解耦合并行成像算法确定模块，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数据确定目标场景距离解耦合并行成像算法；

散射系数分布确定模块，用于根据所述超材料孔径天线成像数学模型，采用所述目标场景距离解耦合并行成像算法，确定目标场景的散射系数分布；

成像重建完成模块，用于根据目标场景的散射系数分布确定场景的估计模型，完成成像重建；

所述测量矩阵构建模块具体包括：

测量矩阵确定单元，用于利用公式H_R＝T·Ψe^-j2KR确定测量矩阵；

其中，H_R为测量矩阵，K为波矢量，其大小称为波数，波数反应了空间的周期性，R为场景任意位置，e为自然对数，j为复数，T为超材料孔径天线远场的辐射方向图数据，Ψ为接收探针天线的辐射方向图；

所述超材料孔径天线成像数学模型构建模块具体包括：

超材料孔径天线成像数学模型确定单元，用于利用公式g＝Hσ+n确定超材料孔径天线成像数学模型；

其中，g∈C^M×1为探针天线接收的回波向量，σ∈C^N×1为待分辨的场景散射系数，N为场景离散单元个数，n∈C^M×1为测量噪声项，H∈C^M×N为测量矩阵；

所述散射系数分布确定模块具体包括：

初始化单元，用于初始化超材料孔径天线远场的辐射方向图数据并接收回波向量；

第一处理单元，用于根据超材料孔径天线远场的辐射方向图数确定局部平稳带宽，并记录原始方向图子带IFFT处理后峰值位置；

滑窗IFFT处理单元，用于对回波向量进行滑窗IFFT处理，得到目标散射系数沿着距离维的分布；

目标区域原始测量矩阵构建单元，用于提取场景ROI，提取目标位置信息，构建对应目标区域原始测量矩阵；

更新的行测量向量确定单元，用于更新对应不同ROI的辐射方向图的测量值，将目标对应傅里叶系数与原始测量矩阵做内积，得到更新的行测量向量；

场景散射系数重建单元，用于构建不同ROI的更新的行测量向量，重构每个ROI包含的场景散射系数。