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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

摘要：本发明公开了一种基于改进的OMP算法的多圈次空间目标三维成像方法，首先，建立空间目标的信号模型，获得二维ISAR成像序列；其次，基于这些稀疏的二维ISAR成像序列，利用一种改进的OMP算法来恢复空间目标的高度信息；最后，通过将二维ISAR成像的二维信息与空间目标的高度相结合，最终获得空间目标的三维ISAR成像。实验结果表明，本发明所提的三维成像方法相比于现有的成像方法，具有更好的成像性能，并且能够更好地平衡计算成本和三维成像质量之间关系。

主权项：1.一种基于改进的OMP算法的多圈次空间目标三维成像方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立空间目标的二维离散成像信号模型S11：建立空间目标的回波信号模型：假定散射中心的初始相位、初始相位误差及加性噪声分别为φ，θ和ωn，则第k个散射中心的回波信号可表示为： S12：根据所述回波信号模型获得稀疏的二维ISAR成像序列为第k个散射中心沿俯仰向的回波数据序列：Sk＝[Sk0,Sk0,...,Skq,...,SkQ-1]T7；S13：基于式7建立空间目标的二维离散成像信号模型：S＝AFE+n9其中，S代表二维ISAR观测数据矩阵，A代表待恢复的三维ISAR数据矩阵，F代表俯仰向观测矩阵，E代表相位误差矩阵，n代表加性噪声矩阵；且S、F、E分别为： S2：求解待恢复的三维ISAR数据矩阵：S21：通过式10求解待恢复的三维ISAR数据矩阵，且解决式10的最优化形式为：min||vecA||1,subjectto||S-AFE||2ε13其中，||·||1、||·||2分别为l1范数和l2范数，vec·表示将矩阵按照列向量的形式进行拼接，ε表示误差估计门限，由噪声能量决定；S22：令Φ＝FE为测量矩阵，将式13转化为压缩感知表述形式14：Sp＝AΦ+np,p＝0,1,...,Q-114；S3：利用改进的OMP算法求解式14，得到三维ISAR数据矩阵，该三维ISAR数据矩阵中包含空间目标的高度信息；S4：依据式9输出空间目标的三维ISAR成像；其中，S3的具体操作步骤包括:S31：令初始信号残差向量为r0＝Sp；初始迭代次数为k＝1；初始序号选择集合为空矩阵Ω作为储存估计向量；散射稀疏度为K；残差误差阈值为ε；S32：找出索引测量矩阵Φ中与参差信号向量r具有最大相关性的列序号j： S33：通过公式16-17来更新索引集和估计矩阵：Λk＝Λk-1∪{λk1,λk2}16； S34：通过公式18更新残差信号：rk＝rk-1-ΩkHΩk-1ΩkHrk-118；S35：更新k＝k+1并判断kK是否成立，若成立，终止迭代；反之，重复S32-S34直至满足终止迭代条件；S36：利用估计矩阵Ω得到包含空间目标三维信息的矩阵

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