[发明专利]基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法

说明书

本发明公开了一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，应用于逆合成孔径雷达，包括：接收ISAR的回波信号矩阵，回波信号矩阵中的部分回波数据缺失；重构得到回波信号矩阵的增强矩阵；利用矩阵补全技术恢复增强矩阵，得到第一矩阵；将第一矩阵转换为重构回波矩阵；根据重构回波信号矩阵，利用距离多普勒算法确定重构回波信号矩阵的二维图像。该方法解决了相关技术中基于压缩感知的ISAR稀疏成像方法运算效率低、内存消耗大、计算复杂度高的问题，并且在缺失任意列回波数据、回波信号矩阵不满足随机均匀采样的情况下，也能够恢复出目标的二维ISAR图像。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法。

背景技术

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)可用于获取运动目标的二维图像。为了更好地描述雷达目标的电磁散射特性，对ISAR图像分辨率的要求越来越高，这往往需要发射大带宽的信号以产生更高的距离分辨率和更大的观测角以产生更高的方位分辨率，这一需求势必会显著增加回波信号数据量，为雷达数据的采集、传输和存储带来了很大的挑战。

为了减轻雷达数据收集的负担，并有效应对敌方的干扰或己方的硬件设备损坏导致的回波数据丢失的情况，ISAR稀疏成像技术应运而生。基于压缩感知的ISAR成像技术在有限测量样本情况下可以有效改善图像质量，但在很多实际问题中，雷达的回波数据通常是矩阵空间中的二维数据，压缩感知需要将二维数据拉成向量，将优化问题转化为经典的一维稀疏重构问题。

然而，这种向量化压缩感知重构方法由于向量较长且相关字典矩阵庞大，尤其是在高分辨率成像应用中图像尺寸较大的情况下，将面临内存消耗大、计算复杂度高的挑战。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供一种基于增强矩阵补全的ISAR稀疏成像方法，应用于逆合成孔径雷达ISAR，包括：

接收ISAR的回波信号矩阵，所述回波信号矩阵中的部分回波数据缺失；

重构得到所述回波信号矩阵的增强矩阵；所述增强矩阵为块Hankel矩阵，且所述增强矩阵包括多个子块，各所述子块均为Hankel矩阵；

利用矩阵补全技术恢复所述增强矩阵，得到第一矩阵；

将所述第一矩阵转换为重构回波矩阵，所述重构回波矩阵的维度与所述回波信号矩阵的维度相同；

根据所述重构回波信号矩阵，利用距离多普勒算法确定所述重构回波信号矩阵的二维ISAR图像；其中，所述重构回波信号矩阵包括ISAR完整的回波数据。

在本发明的一个实施例中，所述回波信号矩阵缺失任意列的回波数据。

在本发明的一个实施例中，所述回波信号矩阵的维度为M×N；

其中，M表示ISAR所发射脉冲串的数量，每个所述脉冲串包括多个工作频率步进的子脉冲，N表示所述脉冲串中子脉冲的数量。

在本发明的一个实施例中，所述回波信号矩阵为：

S＝AΣB^T

其中：

Σ＝diag[ε₁,ε₂,…ε_k]

1≤i≤k；