CN114280602A - 用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统及方法 - Google Patents

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CN114280602A
CN114280602A CN202111579451.1A CN202111579451A CN114280602A CN 114280602 A CN114280602 A CN 114280602A CN 202111579451 A CN202111579451 A CN 202111579451A CN 114280602 A CN114280602 A CN 114280602A
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范皓然
陈建飞
张胜
蔡志匡
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Nanjing University of Posts and Telecommunications
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Nanjing University Of Posts And Telecommunications Nantong Institute Co ltd
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Abstract

本发明公开了毫米波近场成像技术领域的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统及方法，包括：获取目标场景的毫米波信号；基于毫米波信号构建可见度函数；基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；基于二维场景图构建图像‑距离数据集；对图像‑距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。本发明能够提高复杂近距目标场景的成像反演图像精度。

Description

用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统及方法
技术领域
本发明涉及用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统及方法，属于毫米波近场成像技术领域。
背景技术
毫米波综合孔径辐射计借助综合孔径技术，利用小口径阵元天线合成大口天线，可实现较高分辨率的成像探测；同时兼具红外与微波成像的特点，能够穿透衣物、塑料、木材等实现隐匿探测，在遥感监测、军事、导航、医疗和安检等领域有着极强的应用前景。
目前受系统阵列规模的限制，综合孔径辐射计测得的可见度点数较少；且受背景噪声和系统误差的干扰，使得综合孔径辐射计测得的毫米波图像存在较大误差；在近场应用中受球面波影响，传统的远场成像模型与实际近场成像过程存在较大的建模误差，使得传统成像方法难以实现准确的近场成像反演。为实现准确的近场综合孔径辐射计成像反演，众多近场综合孔径成像算法被相继提出。按其算法实现原理可分为两类：一是基于傅里叶变换的MFFT算法，通过对可见度函数进行近场相位校正，随后对矫正的可见度函数进行FFT运算，得出目标场景的亮温图像。此类算法运算简单，但无法消除成像模型的近场建模误差，反演图像存在较大重构误差和噪声干扰。另一类是基于近场G矩阵的正则化算法，通过对近场成像过程进行准确的数学建模，降低成像模型的建模误差；并依据成像过程和亮温图像的先验信息，借助正则化算法对目标图像进行数值反演，进而实现较为准确的图像重构。此类算法重构模型精度较高，重构结果较为准确，是目前常用的近场成像方法；但其对模型参数的准确性要求极高，对于同一场景存在多个距离相的目标，难以实现准确的重构反演，在实际应用中存在一定限制。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统及方法，能够提高复杂近距目标场景的成像反演图像精度。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，包括：
获取目标场景的毫米波信号；
基于毫米波信号构建可见度函数；
基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
基于二维场景图构建图像-距离数据集；
对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
进一步的，基于毫米波信号构建可见度函数，包括：
通过对阵元天线接收的毫米波信号进行累积后，由天线间的复相关运算得出可见度函数，所述可见度函数样本点表示为：
Figure BDA0003425614480000031
其中，Vc,l表示可见度函数样本点，
Figure BDA0003425614480000032
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure BDA0003425614480000033
表示天线l到辐射源Si的距离，t表示传播时间，
Figure BDA0003425614480000034
表示阵元天线c接收的电磁信号，
Figure BDA0003425614480000035
表示阵元天线l接收的电磁信号的共轭，<·>表示时间积分,τ为积分时间，N表示离散后点辐射源的个数，(xi,yi)为辐射源Si坐标，T(xi,yi)为归一化亮温，Fc(xi,yi)表示天线c的天线方向图，
Figure BDA0003425614480000036
表示天线l的天线方向图的共轭，rc,l为消条纹函数，
Figure BDA0003425614480000037
表示天线对(c,l)间的相位差。
4、进一步的，基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图，包括：
天线到辐射源的距离，表示为：
Figure BDA0003425614480000038
Figure BDA0003425614480000039
式中，
Figure BDA00034256144800000310
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure BDA00034256144800000311
表示天线l到辐射源Si的距离，(Xc,Yc)和(Xl,Yl)表示天线c和l的坐标，(xi,yi)表示辐射源Si的坐标，R表示辐射源平面到天线平面的距离；
将天线到辐射源的距离表达式带入到可见度函数，得到矩阵方程：
VM×1＝GM×N·TN×1 (4)
Figure BDA00034256144800000312
式中，VM×1表示可见度矩阵的向量形式，GM×N表示传感矩阵的向量形式，TN×1表示待求的亮温图像的向量形式，G(m,n)表示传感矩阵的表达式形式，Fmc(xi,yi)表示第m个可见度函数样本点所对应的c天线的天线方向图，
Figure BDA00034256144800000313
表示第m个可见度函数样本点所对应的l天线的天线方向图的共轭，(Xml,Yml)和(Xmc,Ymc)表示第m个可见度函数样本点所对应的两个天线的坐标；
通过正则化方法对计算得到的传感矩阵进行迭代反演求解，得到不同距离参数下的二维场景图像，所述求解模型为：
Figure BDA0003425614480000041
Figure BDA0003425614480000042
式中，minTJ(T)表示最优参数的最小代价函数，GR表示距离参数为R的传感矩阵G，T表示重构图像，V表示可见度函数，T(i,j)表示重构图像的当前像素，T(i,j+1)表示当前像素的下一列像素，T(i+1,j)表示当前像素的下一行像素；
通过快速投影梯度FGP迭代反演算法进行模型求解，得到不同距离参数下的二维场景图像。
进一步的，基于二维场景图构建三维的图像-距离数据集，包括：将二维目标场景图按其距离参数排列，构建三维的图像-距离数据集。
进一步的，对三维的图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数，包括：
根据图像清晰度对三维数据集进行分区域的距离参数校正，对于第ki个分区，其区内图像清晰度fki(R)为：
fki(R)＝EOG[T(x,y,R).*Bki(x,y)] (8)
式中，EOG为能量梯度函数，用于表征图像的自清晰度；Bki(x,y)为第ki个分区的位置标示矩阵，表达式为：
Figure BDA0003425614480000043
式中，(xki,yki)为第ki个分区的中心坐标，Ns为分区块的大小，通常设为图像维度的1/10；
依据各区清晰度fki(R)确定max[fki(R)]所对应的距离Rki，构建距离函数R(x,y):
R(x,y)＝mean(Rki),if (x,y)∈Bki (10)
式中，mean(Rki)表示(x,y)在所有分区中Rki的平均值，Bki表示第ki个分区的位置标示矩阵。
进一步的，基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到近场毫米波图像，包括：
将距离函数带入传感矩阵，得到矩阵成像方程，为：
V＝G3D·T (11)
Figure BDA0003425614480000051
式中，G3D表示参数校准后的传感矩阵G，T表示重构图像，V表示可见度函数，Fmc(xi,yi)表示第m个可见度函数样本点所对应的c天线的天线方向图，
Figure BDA0003425614480000052
表示第m个可见度函数样本点所对应的l天线的天线方向图的共轭，(Xml,Yml)和(Xmc,Ymc)表示第m个可见度函数样本点所对应的两个天线的坐标，2π/λ为圆波数，λ为系统中心波长；
通过正则化方法对所述矩阵成像方程构建求解模型，再通过快速梯度投影FGP迭代反演算法进行求解得到毫米波图像。
进一步的，所述矩阵成像方程进行重构反演之前对距离函数进行一次平滑滤波。。
第二方面，本发明提供了用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统，包括：
采样模块：用于获取目标场景的毫米波信号；
函数构建模块：用于基于毫米波信号构建可见度函数；
反演模块：用于基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
数据集构建模块：用于基于二维场景图构建图像-距离数据集；
校准模块：用于对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
重构反演模块：用于基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
第三方面，本发明提供了用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提出的基于自适应校正的近场成像法能够依据重构图像的清晰度对各个距离相的目标进行分区校正，并依据校正的参数信息实现更加准确的目标重构，较好实现成像模型对实际场景的描述。相比于传统的综合孔径成像方法，能够对复杂的近距目标场景实现更为精细的三维成像反演。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的二维稀疏“T”阵列分布图；
图2为本发明实施例一提供的综合孔径辐射计成像原理示意图；
图3为本发明实施例一提供的目标场景示意图；
图4为本发明实施例一提供的船只目标的三维分布图；
图5为本发明实施例一提供的船只目标的校正距离R(x,y)分布图；
图6(a)为本发明实施例一提供的船只目标自适应校正成像结果；
图6(b)为本发明实施例一提供的船只目标传统成像结果(R＝7m)；
图6(c)为本发明实施例一提供的船只目标归一化目标场景图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例一：
本实施例公开了一种用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，主要包括：首先依据近场成像原理构建高精度的综合孔径成像模型，进行初步的场景图像重构；随后依据重构图像的清晰度对模型敏感参量R进行分区校准，确定不同目标区域的模型参量值；最终借助正则化方法对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得出准确的近场毫米波图像。
如图1所示，本发明采用二维稀疏阵列布局，由59个阵元天线组成“T”天线阵列，固定于平台上。
步骤一，借助毫米波综合孔径辐射的稀疏阵列对目标场景进行被动探测，获取目标场景的毫米波信号，构建目标场景的可见度函数，具体实现方式如下：
本发明综合孔径辐射计的成像原理示意图如图2所示，阵元天线(c,l)位于OXY面，目标S位于oxy面附近。通过对阵元天线接收的毫米波信号进行累积后由天线间的复相关运算得出可见度函数，依据综合孔径干涉测量原理，由阵列天线对(c,l)测量的可见度函数样本点可表示为：
Figure BDA0003425614480000081
其中，Vc,l表示可见度函数样本点，
Figure BDA0003425614480000082
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure BDA0003425614480000083
表示天线l到辐射源Si的距离，t表示传播时间，
Figure BDA0003425614480000084
表示阵元天线c接收的电磁信号，
Figure BDA0003425614480000085
表示阵元天线l接收的电磁信号的共轭，<·>表示时间积分,τ为积分时间，N表示离散后点辐射源的个数，(xi,yi)为辐射源Si坐标，T(xi,yi)为归一化亮温，Fc(xi,yi)表示天线c的天线方向图，
Figure BDA0003425614480000086
表示天线l的天线方向图的共轭，rc,l为消条纹函数，
Figure BDA0003425614480000087
表示天线对(c,l)间的相位差。
本发明以实验仿真的方法对提出的近场三维成像方法进行验证分析。仿真所用主要参数如表1所示；仿真所用阵列为“T”型，其阵元排布如图1所示，●为实元天线，○为可见度采样点。
Figure BDA0003425614480000088
表1.主要反演参数
目标场景的亮温分布如图3所示，维度为100×100。为模拟实际毫米波综合孔径辐射计成像过程，仿真中将图3中各像素点灰度值作为此处点源的辐射强度，辐射点源间距设为系统空间分辨率的一半；作为目标的四艘船只与阵元天线的距离分别为[5.06.78.39.5]m，其三维分布图如图4所示：通过对所有点源产生的毫米波信号进行累积来模拟阵元天线的接收信号，之后通过天线间的复相关运算得出可见度函数。
步骤二，借助高精度的G矩阵成像算法，从步骤一的可见度函数中反演出不同距离参数下的二维场景图，构建三维的图像-距离数据集T(x,y,R)，具体实现方式如下：
天线到辐射源的距离，表示为：
Figure BDA0003425614480000091
Figure BDA0003425614480000092
式中，
Figure BDA0003425614480000093
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure BDA0003425614480000094
表示天线l到辐射源Si的距离，(Xc,Yc)和(Xl,Yl)表示天线c和l的坐标，(xi,yi)表示辐射源Si的坐标，R表示辐射源平面到天线平面的距离。将天线到辐射源的距离表达式带入到可见度函数，得到矩阵方程：
VM×1＝GM×N·TN×1 (4)
Figure BDA0003425614480000095
式中，VM×1表示可见度矩阵的向量形式，GM×N表示传感矩阵的向量形式，TN×1表示待求的亮温图像的向量形式，G(m,n)表示传感矩阵的表达式形式，Fmc(xi,yi)表示第m个可见度函数样本点所对应的c天线的天线方向图，
Figure BDA0003425614480000096
表示第m个可见度函数样本点所对应的l天线的天线方向图的共轭，(Xml,Yml)和(Xmc,Ymc)表示第m个可见度函数样本点所对应的两个天线的坐标。
不同距离Ri下传感矩阵G，均满足：
V＝GRi·TRi，i＝1,2,3,... (6)
式中，V表示可见度函数，GRi表示Ri距离下的传感矩阵G，TRi表示Ri距离下的重构图像。
取辐射源平面到天线平面的距离Ri为预估距离R0的可信区间0.5R0～1.5R0，分别对不同距离参数下的可见度函数进行图像重构反演，得到不同距离下的二维场景图像。
借助正则化方法对式(6)的传感矩阵G进行反演求解，求解模型为：
Figure BDA0003425614480000101
式中，minTJ(T)表示最优参数的最小代价函数，GR表示距离参数为R的传感矩阵G，T表示重构图像，V表示可见度函数，α为的正则化参数，||GT-V||2 2是保真项，用于保证重构图像与真实毫米波图像间的差值足够小，P(T)为全变分函数正则项，表达式为：
Figure BDA0003425614480000102
式中，T(i,j)表示重构图像的当前像素，T(i,j+1)表示当前像素的下一列像素，T(i+1,j)表示当前像素的下一行像素。
经过快速梯度投影FGP迭代反演算法得到不同距离参数下的二维场景图像，将二维目标场景图按其距离参数R排列，构建三维的图像-距离数据集T(x,y,R)。
步骤三：依据图像的清晰度，对图像-距离数据集T(x,y,R)进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数R(x,y)，具体实现方式如下：
本发明依据图像-距离数据集T(x,y,R)，对不同区域目标的距离参量R(x,y)进行校正，具体方式如下：
(1)依据图像清晰度对三维的图像-距离数据集进行分区域的距离参数校正。对于第ki个分区，其区内图像清晰度fki(R)为：
fki(R)＝EOG[T(x,y,R).*Bki(x,y)] (9)
式中，EOG为能量梯度函数，用于表征图像的自清晰度；Bki(x,y)为第ki个分区的位置标示矩阵，表达式为：
Figure BDA0003425614480000111
式中，(xki,yki)为第ki个分区的中心坐标，Ns为分区块的大小，通常设为图像维度的1/10。
(2)依据各区清晰度fki(R)确定其准确的距离参数，即寻找max[fki(R)]所对应的距离Rki。随后构建准确的距离函数R(x,y):
R(x,y)＝mean(Rki),if(x,y)∈Bki (11)
式中，mean(Rki)表示(x,y)在所有分区中Rki的平均值，Bki表示第ki个分区的位置标示矩阵。
船只场景的校正距离R(x,y)分布如图5所示。从中可以看出对于主要目标(灰度值大于20)，其距离参数的校正较为准确，但受到噪声的感染，微弱目标淹没于噪声，难以准确测定出其距离参数。
步骤四：依据步骤三中距离函数构建精确的3D-G成像模型，对复杂近距目标场景实现更为精确的图像重构，具体实现方式如下：
(1)在获取准确的距离参数R(x,y)后，将其带入式(2)、(3)，可得精确的3D-G矩阵成像方程：
V＝G3D·T (12)
Figure BDA0003425614480000112
(2)采用前述正则化算法进行重构反演；
(3)为克服距离函数R(x,y)导致的图像断裂，在迭代反演中先进行一次平滑滤波；
(4)采用快速梯度投影FGP迭代反演算法进行求解，最大迭代步骤k设置为20，参数α设置为0.07。
在获取较为准确的距离R(x,y)后，将其带入自校正成像模型，并进行重构反演得出目标场景的毫米波图像如图6(a)所示。通过对不同区域的目标进行分区自校正重构反演，得出了较为准确的重构图像，四艘船只的目标信息都较为清晰。为进行对比，借助传统正则化算法，在同等条件下进行成像反演(距离R设为中值7m)，其重构图像结果如图6(b)所示。可以看出，仅有第二艘船只的图像为清晰(其距离与7m相近)；由于距离参数与实际目标距离存在较大偏差，其他三艘船只的图像较为模糊，难以分辨。
为客观评价重构图像的精度，对传统成像方法反演图像与近场三维成像法反演图像的均方根误差(RMSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)进行了计算，结果如表2所示：
Figure BDA0003425614480000121
表2.重构图像的评价数据比较
显然，基于自适应校正的近场三维成像法反演结果的RMSE小，PSNR和SSIM大。结果表明提出的近场三维成像方法可以有效有效应对复杂的近距目标场景，实现准确的近场多目标成像反演。
实施例二：
用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统，可实现实施例一中用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，包括：
采样模块：用于获取目标场景的毫米波信号；
函数构建模块：用于基于毫米波信号构建可见度函数；
反演模块：用于基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
数据集构建模块：用于基于二维场景图构建图像-距离数据集；
校准模块：用于对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
重构反演模块：用于基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
实施例三：
本发明实施例还提供了用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像装置，可实现实施例一中用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行下述方法的步骤：
获取目标场景的毫米波信号；
基于毫米波信号构建可见度函数；
基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
基于二维场景图构建图像-距离数据集；
对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
实施例四：
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，可实现实施例一中用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现下述方法的步骤：
获取目标场景的毫米波信号；
基于毫米波信号构建可见度函数；
基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
基于二维场景图构建图像-距离数据集；
对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，包括：
获取目标场景的毫米波信号；
基于毫米波信号构建可见度函数；
基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
基于二维场景图构建图像-距离数据集；
对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
2.根据权利要求1所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，基于毫米波信号构建可见度函数，包括：
通过对阵元天线接收的毫米波信号进行累积后，由天线间的复相关运算得出可见度函数，所述可见度函数样本点表示为：
Figure FDA0003425614470000011
其中，Vc,l表示可见度函数样本点，
Figure FDA0003425614470000012
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure FDA0003425614470000013
表示天线l到辐射源Si的距离，t表示传播时间，
Figure FDA0003425614470000014
表示阵元天线c接收的电磁信号，
Figure FDA0003425614470000015
表示阵元天线l接收的电磁信号的共轭，<·>表示时间积分,τ为积分时间，N表示离散后点辐射源的个数，(xi,yi)为辐射源Si坐标，T(xi,yi)为归一化亮温，Fc(xi,yi)表示天线c的天线方向图，
Figure FDA0003425614470000016
表示天线l的天线方向图的共轭，rc,l为消条纹函数，
Figure FDA0003425614470000017
表示天线对(c,l)间的相位差。
3.根据权利要求2所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图，包括：
天线到辐射源的距离，表示为：
Figure FDA0003425614470000021
Figure FDA0003425614470000022
式中，
Figure FDA0003425614470000023
表示天线c到辐射源Si的距离，
Figure FDA0003425614470000024
表示天线l到辐射源Si的距离，(Xc,Yc)和(Xl,Yl)表示天线c和l的坐标，(xi,yi)表示辐射源Si的坐标，R表示辐射源平面到天线平面的距离；
将天线到辐射源的距离表达式带入到可见度函数，得到矩阵方程：
VM×1＝GM×N·TN×1 (4)
Figure FDA0003425614470000025
式中，VM×1表示可见度矩阵的向量形式，GM×N表示传感矩阵的向量形式，TN×1表示待求的亮温图像的向量形式，G(m,n)表示传感矩阵的表达式形式，Fmc(xi,yi)表示第m个可见度函数样本点所对应的c天线的天线方向图，
Figure FDA0003425614470000026
表示第m个可见度函数样本点所对应的l天线的天线方向图的共轭，(Xml,Yml)和(Xmc,Ymc)表示第m个可见度函数样本点所对应的两个天线的坐标；
通过正则化方法对计算得到的传感矩阵进行迭代反演求解，得到不同距离参数下的二维场景图像，所述求解模型为：
Figure FDA0003425614470000027
Figure FDA0003425614470000028
式中，minTJ(T)表示最优参数的最小代价函数，GR表示距离参数为R的传感矩阵G，T表示重构图像，V表示可见度函数，T(i,j)表示重构图像的当前像素，T(i,j+1)表示当前像素的下一列像素，T(i+1,j)表示当前像素的下一行像素；
通过快速投影梯度FGP迭代反演算法进行模型求解，得到不同距离参数下的二维场景图像。
4.根据权利要求1所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，基于二维场景图构建三维的图像-距离数据集，包括：将二维目标场景图按其距离参数排列，构建三维的图像-距离数据集。
5.根据权利要求1所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，对三维的图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数，包括：
根据图像清晰度对三维数据集进行分区域的距离参数校正，对于第ki个分区，其区内图像清晰度fki(R)为：
fki(R)＝EOG[T(x,y,R).*Bki(x,y)] (8)
式中，EOG为能量梯度函数，用于表征图像的自清晰度；Bki(x,y)为第ki个分区的位置标示矩阵，表达式为：
Figure FDA0003425614470000031
式中，(xki,yki)为第ki个分区的中心坐标，Ns为分区块的大小，通常设为图像维度的1/10；
依据各区清晰度fki(R)确定max[fki(R)]所对应的距离Rki，构建距离函数R(x,y):
R(x,y)＝mean(Rki),if(x,y)∈Bki (10)
式中，mean(Rki)表示(x,y)在所有分区中Rki的平均值，Bki表示第ki个分区的位置标示矩阵。
6.根据权利要求1所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到近场毫米波图像，包括：
将距离函数带入传感矩阵，得到矩阵成像方程，为：
V＝G3D·T (11)
Figure FDA0003425614470000041
式中，G3D表示参数校准后的传感矩阵G，T表示重构图像，V表示可见度函数，Fmc(xi,yi)表示第m个可见度函数样本点所对应的c天线的天线方向图，
Figure FDA0003425614470000042
表示第m个可见度函数样本点所对应的l天线的天线方向图的共轭，(Xml,Yml)和(Xmc,Ymc)表示第m个可见度函数样本点所对应的两个天线的坐标，2π/λ为圆波数，λ为系统中心波长；
通过正则化方法对所述矩阵成像方程构建求解模型，再通过快速梯度投影FGP迭代反演算法进行求解得到毫米波图像。
7.根据权利要求6所述的用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像方法，其特征是，所述矩阵成像方程进行重构反演之前对距离函数进行一次平滑滤波。
8.用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像系统，其特征是，包括：
采样模块：用于获取目标场景的毫米波信号；
函数构建模块：用于基于毫米波信号构建可见度函数；
反演模块：用于基于可见度函数反演出不同距离参数下的二维场景图；
数据集构建模块：用于基于二维场景图构建图像-距离数据集；
校准模块：用于对图像-距离数据集进行分区校准，构建不同区域目标的距离函数；
重构反演模块：用于基于距离函数构建成像模型，对目标场景进行分区域的自适应重构反演，得到毫米波图像。
9.用于毫米波综合孔径辐射计的近场三维成像装置，其特征是，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114720982A (zh) * 2022-04-26 2022-07-08 深圳市电科智能科技有限公司 改善毫米波成像系统成像质量的方法

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