[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

说明书

本申请公开了一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括获取已知频带的多部窄带雷达回波数据；根据两部雷达的回波数据进行融合初始化处理，并利用幅度相位估计方法得到未知频带回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值，基于已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用谱幅度和滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计未知频带回波数据并优化滤波器；从而在已知窄带雷达回波情况下实现雷达目标回波数据的宽频带融合估计。本申请在目标先验知识未知且宽频带回波数据缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

技术领域

本申请涉及图像融合技术领域，特别是涉及一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

雷达高分辨率距离像可提供目标丰富的几何特征，对提高检测或分类性能具有重要价值。受带宽及硬件成本的制约，单雷达成像的距离分辨率往往难以满足实际需求，数据融合技术可综合不同频带的雷达回波数据，以增强成像距离分辨率来获得高精度成像。

在多雷达观测下，信号通常是不相干的，可通过相干处理来实现不同视角、不同频带雷达数据的相干匹配。对相干数据进行融合处理可获得更大带宽的频响，有效提高成像的距离分辨率。多频带雷达数据融合方法包括频带外推(Band Width Extrapolation，BWE)方法和谱估计方法。BWE方法是利用线性预测模型来实现观测区间外推，无需目标先验知识，但在缺失频带较宽的情况下，误差较大，导致伪像。谱估计方法试图通过参量化建模来估计信号的参量，进而利用参量来获得目标的位置和幅度信息，这类方法具有较低的旁瓣，但其分辨率依赖于参量估计的准确度，需预知观测目标散射点的个数，这在实际中是很难实现的。

可见，利用单部雷达进行成像在成像分辨率上难以满足实际需求，而现有的融合方法又难以适应于频带缺失的多雷达信号融合处理；如何在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现多频带雷达融合成像，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种多频带雷达融合成像方法，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。

可选的，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.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1，k＝1,2,…,K；