[发明专利]一种扫描雷达超分辨成像检测一体化方法

权利要求书

1.一种扫描雷达超分辨成像检测一体化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取雷达回波信号R，对所述雷达回波信号进行距离向脉冲压缩处理，得到脉冲压缩后的回波信号s；

S2、获取天线方向图h，构造方位向卷积测量矩阵H；

S3、建立目标函数

其中，x为目标散射系数矩阵，SS为目标散射系数矩阵分解得到的稀疏部分，L为目标散射系数矩阵分解得到的低秩部分，λ_l和λ_s分别为稀疏部分和低秩部分的正则化参数，z为拉格朗日乘子，||·||_*为核范数，||·||₁为l₁范数，||·||₂为l₂范数，·为内积，β为惩罚因子；

S4、初始化z⁽⁰⁾、L⁽⁰⁾、SS⁽⁰⁾、x⁽⁰⁾、λ_l、λ_s、β、δ，其中，上标(0)为迭代次数，δ为预设迭代终止阈值；

S5、根据迭代公式更新稀疏部分SS^(k+1)、低秩部分L^(k+1)、目标散射系数矩阵x^(k+1)及拉格朗日乘子z^(k+1)，其中，上标(k+1)为迭代次数；所述步骤S5包括：

S51、迭代更新稀疏部分SS^(k+1)；

固定低秩部分L、目标散射系数矩阵x及拉格朗日乘子z后，保留稀疏部分得到关于SS的最优化问题

利用软门限方法进行求解，得到稀疏部分的迭代公式

其中，为软门限算子；

S52、迭代更新低秩部分L^(k+1)；

固定稀疏部分SS、目标散射系数矩阵x及拉格朗日乘子z后，保留低秩部分得到关于L的最优化问题

通过奇异值分解和软门限方法进行求解，得到低秩部分的迭代公式

其中，U_k、V_k、∑_k表示(x^(k)-SS^(k+1)+z^(k)/β)奇异值分解的左酉矩阵、右酉矩阵、奇异值矩阵，为软门限算子；

S53、迭代更新目标散射系数矩阵x^(k+1)；

固定稀疏部分SS、低秩部分L及拉格朗日乘子z，保留目标散射系数矩阵x部分得到关于x的最优化问题

关于x求梯度，并令其为零，得到

(2H^HH+βI)x^(k+1)＝2H^Hs+β(L^(k+1)+SS^(k+1))-z^(k)

得到目标散射系数矩阵x^(k+1)的迭代公式

x^(k+1)＝(2H^HH+βI)^-1(2H^Hs+β(L^(k+1)+SS^(k+1))-z^(k))；

S54、迭代更新拉格朗日乘子z^(k+1)；

固定稀疏部分SS、低秩部分L及目标散射系数矩阵x，根据迭代公式更新拉格朗日乘子z

z^(k+1)＝z^(k)+β(x^(k+1)-L^(k+1)-SS^(k+1))；

S6、判断终止公式是否小于δ，若所述终止公式小于δ，输出超分辨成像结果、超分辨成像结果的稀疏部分和超分辨成像结果的低秩部分。

2.如权利要求1所述的扫描雷达超分辨成像检测一体化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

获取天线方向图h＝[h₀ h₁...h_l-1]，根据h构造方位向卷积测量矩阵H

其中，θ为天线方向图波束宽度，ω为扫描速度，prf为脉冲重复频率。