[发明专利]多频带雷达融合成像方法、装置、设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201911143397.9 申请日: 2019-11-20
公开(公告)号: CN110794401A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 吴宏林;赵淑珍 申请(专利权)人: 长沙理工大学
主分类号: G01S13/89 分类号: G01S13/89;G01S13/87;G01S7/292
代理公司: 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 代理人: 刘新雷
地址: 410114 湖南省*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 雷达回波 滤波器 初始估计 回波数据 融合成像 雷达 多频带 窄带 计算机可读存储介质 最小均方差准则 初始化处理 优化滤波器 幅度相位 雷达成像 雷达目标 数据缺失 先验知识 循环迭代 融合 宽频带 分辨率 宽频 申请 场景
【权利要求书】:

1.一种多频带雷达融合成像方法,其特征在于,包括:

获取已知频带的雷达回波数据,所述已知频带的雷达回波数据为多部窄带雷达回波数据;

对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理,并利用幅度相位估计方法得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值;

基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则,利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器;

其中,所述滤波器用于使所述已知频带的雷达回波数据中信号频率分量无失真的通过,并使所述未知频带的雷达回波数据和所述已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度不低于预设阈值。

2.根据权利要求1所述的多频带雷达融合成像方法,其特征在于,所述基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则,利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器为:

利用最优化计算关系式估计得到所述未知频带的雷达回波数据,所述最优化计算关系式为:

s.t.hHk)α(ωk)=1,k=1,2,…,K;

其中,l=0,1,…,L-1,L=N-M+1,Ru为所述未知频带的雷达回波数据,h(ωk)为所述滤波器的矢量,为所述滤波器的输出,ωk为频率,Ra为所述已知频带的雷达回波数据,β(ωk)为所述谱幅度,N为离散频率采样点总个数,M为所述滤波器的长度,K为N的整数倍值。

3.根据权利要求1所述的多频带雷达融合成像方法,其特征在于,所述基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则,利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器包括:

S1031:利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值,基于预设未知数据计算关系式计算得到所述未知频带的雷达回波数据的估计数据;

S1032:利用所述估计数据填充所述未知频带的雷达回波数据,并利用所述幅度相位估计方法得到填充所述估计数据后的未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的二次估计值;

S1033:重复执行S1031-S1032,直至所述幅度相位估计方法收敛,得到最终未知频带的雷达回波数据。

4.根据权利要求3所述的多频带雷达融合成像方法,其特征在于,所述未知数据计算关系式为:

其中,Ru为所述未知频带的雷达回波数据,为估计的滤波器,ωk为频率,Ra为所述已知频带的雷达回波数据,为估计谱幅度,L=N-M+1,N为离散频率采样点总个数,M为所述滤波器的长度,K为N的整数倍值。

5.根据权利要求2所述的多频带雷达融合成像方法,其特征在于,所述对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理为:

对未知频带的雷达回波数据进行填零处理,以作为所述未知频带的雷达回波数据的初始值。

6.根据权利要求5所述的多频带雷达融合成像方法,其特征在于,所述利用幅度相位估计方法得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值为:

利用幅度相位估计关系式计算得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值,所述幅度相位估计关系式为:

其中,l=0,1,…,L-1,L=N-M+1,N为离散频率采样点总个数,M为所述滤波器的长度,K为N的整数倍值,h(ωk)为所述滤波器,为所述滤波器的输出,ωk为频率,β(ωk)为所述谱幅度。

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