[发明专利]基于三维属性散射中心模型的多雷达融合高分辨成像方法有效
| 申请号: | 201810917101.3 | 申请日: | 2018-08-13 |
| 公开(公告)号: | CN109061643B | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
| 发明(设计)人: | 陶诗飞;陈如山;裴春英;王鑫;刘畅;易刘;顾亚龙 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
| 主分类号: | G01S13/90 | 分类号: | G01S13/90;G01S13/87;G01S7/41 |
| 代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 王玮 |
| 地址: | 210094 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 三维 属性 散射 中心 模型 雷达 融合 分辨 成像 方法 | ||
1.一种基于三维属性散射中心模型的多雷达融合高分辨成像方法,其特征在于包括下述步骤:
第一步,利用解析方法和电磁仿真方法获取雷达目标不同频点、不同方位角、不同俯仰角下的回波数据;
第二步,构建雷达目标的三维属性散射中心模型,利用多维度压缩感知-OMP算法完成单部雷达观测目标三维成像过程;具体步骤如下:
(2.1)将三维雷达回波用属性散射中心模型表征:
其中,A、L、分别为散射中心幅度、长度和初始指向角,(x,y,z)为散射中心的三维位置,(f,θ,φ)为观测雷达的频率、方位观测角和俯仰观测角;
(2.2)通过单部雷达观测目标,利用两步计算过程实现目标散射中心的三维信息提取完成单部雷达三维成像;过程一:利用多维度压缩感知算法实现散射中心三维位置(x,y,z)的提取;过程二:在目标散射中心位置已知的情况下实现长度、初始指向角和幅度的提取;
过程一:利用多维度压缩感知算法实现散射中心三维位置(x,y,z)提取,具体实现过程:
将三维雷达回波信号用三阶张量展开的方法表达为
E=s×1Hr×2Hθ×3Hφ (3)
通过求解下式获取幅度较大的散射中心位置,
过程二:在目标散射中心位置已经求解得到的情况下实现初始指向角、长度、幅度信息的提取;
首先构造矩阵为A,得:
其中,为对应参数的归一化原子;
在已知散射中心位置信息后,将其数值代入到式(1)中,此时,利用正交匹配追踪算法OMP对初始指向角、长度、幅度进行参数估计;
第三步,构造多雷达观测目标场景,完成多雷达融合高分辨三维成像。
2.根据权利要求1所述的多雷达融合高分辨成像方法,其特征在于:第一步中所述雷达目标不同频点、不同方位、不同俯仰角度下的回波数据,雷达回波数据为三维矩阵形式E(f,θ,φ),f=f0+(n-1)Δf,n=1,…,N为雷达频率点,f0为起始频率,Δf为频率采样间隔,θ=θ0+(m-1)Δθ,m=1,…,M为方位观测角度,θ0为起始方位角,Δθ为方位角采样间隔,φ=φ0+(l-1)Δφ,l=1,…,L为俯仰观测角度,φ0为起始俯仰角,Δφ为俯仰角采样间隔。
3.根据权利要求1所述的多雷达融合高分辨成像方法,其特征在于:第三步所述的多雷达观测目标进行融合高分辨三维成像的具体步骤如下:
(3.1)根据第二步的算法步骤,对不同俯仰和方位角的雷达回波分别提取目标三维位置坐标、散射系数、长度和初始指向角的信息;
(3.2)设定阈值将散射系数小于该阈值的部分散射中心滤除;
(3.3)根据散射中心的位置,对相邻的位置进行加权平均得到新的坐标位置;
(3.4)选择一个雷达的坐标系作为参考坐标系,对每个雷达提取的目标三维坐标旋转到参考坐标系,得到目标在参考坐标系下全部散射中心的位置;设待旋转的散射点位置为p=[xyz]T,绕y轴旋转的角度为θ,绕z轴旋转的角度为φ,相应的旋转矩阵分别为B和C,旋转后得到的新坐标位置为p1;对所有的散射点都进行坐标旋转,旋转角度不同,最后得到参考坐标系下所有的散射点的三维坐标;
p1=p·B·C (9)。
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