[发明专利]基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法，主要解决现有技术训练样本数不足和训练样本与待检测单元杂波能量不匹配的问题。其实现步骤为：1.通过雷达成像处理得到雷达图像数据；2.从雷达图像数据中提取待检测单元数据，用IAA算法估计待检测单元功率谱；3.根据功率谱确定杂波与噪声的能量计算杂噪比；4.通过杂噪比确定杂波所在范围；根据该范围与功率谱构造杂波加噪声协方差矩阵；5.利用杂波加噪声协防矩阵估计运动目标的径向速度。本发明不需要训练样本，在训练样本杂波能量与待检测单元杂波能量不匹配时，能够精确估计运动目标的径向速度，可用于雷达、通信等领域中实现运动目标径向速度参数的估计。

主权项

一种基于数据重构的SAR系统运动目标径向速度估计方法，包括如下步骤：(1)对雷达的L个通道回波数据进行成像处理得到L幅图像，L≥2；(2)根据L幅图像数据，在一个干涉相位无模糊区间内，利用IAA算法估计动目标所在像素点即待检测单元的功率谱(3)构造待检测单元杂波加噪声协方差矩阵(3a)根据静止杂波的干涉相位为0°和待检测单元的功率谱得到待检测单元的杂波能量并将待检测单元功率谱的最小值作为噪声能量通过杂波能量与噪声能量得到待检测单元的杂噪比(3b)根据待检测待单元的杂噪比CNR确定相关系数计算杂波与噪声分布的概率密度函数：其中，Γ表示Γ函数，表示高斯超几何函数，n表示多视数，此处为1，θ表示杂波干涉相位中心，此处为0，表示杂波的干涉相位；(3c)根据概率密度函数计算杂波分布的方差σ²：(3d)根据静止杂波的干涉相位为0°和方差σ²，得到杂波能量分布范围为：Θ∈(0‑σ²,0+σ²)；(3e)根据杂波能量的分布范围Θ，计算杂波加噪声协方差矩阵：${\hat{R}}_{\mathrm{cn}}=\underset{\mathrm{\Θ}}{\∫}{\hat{p}}_c\left(\mathrm{\θ}\right)a_c\left(\mathrm{\θ}\right){a^H}_c\left(\mathrm{\θ}\right)\mathrm{d\θ}+{\hat{p}}_{n}I,$其中，表示待检测单元功率谱对应杂波能量分布范围Θ内的能量，a_c(θ)表示干涉相位为θ时的空域导向矢量，I表示单位矩阵；(4)根据杂波加噪声相关矩阵估计运动目标径向速度：${\hat{v}}_r=\arg \underset{v_r}{\max }\frac{{\left|w^H\left(v_r\right)X_{\mathrm{CUT}}\right|}^2}{w^H\left(v_r\right){\hat{R}}_{\mathrm{cn}}w\left(v_r\right)},$式中为运动目标的空域导向矢量。