申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学士官学校

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117761694B

主分类号：G01S13/90

分类号：G01S13/90;G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种压缩感知雷达超分辨成像方法、系统及设备，涉及遥感成像领域方法包括：获取雷达工作参数；所述雷达工作参数包括：场景中心参考斜距、卫星飞行速度、方位向天线尺寸、发射脉冲数、雷达发射脉冲的时刻矩阵以及工作波长；划定观测场景并确定所有场景点在每个采样时刻的斜距；基于所述的雷达工作参数和所有场景点在每个采样时刻的斜距构建成对数据集；获取划定观测场景经距离压缩和距离徙动校正的原始回波数据；初始化网络参数；进行网络映射和训练网络；将待成像的原始数据输入至训练好的网络，得到重建场景。本发明中的上述方法能够缓解一致性参数对不均匀场景重建性能影响的同时降低计算复杂度，提高成像质量。

主权项：1.一种压缩感知雷达超分辨成像方法，其特征在于，所述成像方法包括：获取雷达工作参数；所述雷达工作参数包括：场景中心参考斜距、卫星飞行速度、方位向天线尺寸、发射脉冲数、雷达发射脉冲的时刻矩阵以及工作波长；划定观测场景并确定所有场景点在每个采样时刻的斜距；基于所述的雷达工作参数和所有场景点在每个采样时刻的斜距构建成对数据集；获取划定观测场景经距离压缩和距离徙动校正的原始回波数据；初始化网络参数；进行网络映射和训练网络；将所述原始回波数据输入至训练好的网络，得到重建场景；基于所述的雷达工作参数和所有场景点在每个采样时刻的斜距构建成对数据集具体包括以下步骤：根据所述雷达工作参数和所有场景点在每个采样时刻的斜距构建重建矩阵；根据所述重建矩阵确定成对数据集；所述成对数据集的表达式如下： 其中，P为训练集中的总数据量，为观测场景，为相对应的回波，D表示重建矩阵，其中Dm,n＝exp{-j4πRnηmλ}·εacosR0Rnηm-0.886*λLa表示穿越时刻为ηm、斜距为Rnηm目标点的重建元素，ε·表示阶跃函数，λ表示波长，R0表示参考斜距，La表示方位向天线尺寸；所述划定观测场景经距离压缩和距离徙动校正的原始回波数据的表达式如下： 其中，Secho,m,n表示穿越时刻为ηm、斜距为Rnηm目标点的回波，即回波矩阵Secho当中第m行、第n列的元素；所述初始化网络参数具体包括：初始化重建场景： 其中，表示初始化场景，DH表示重建矩阵的共轭转置，表示训练集中经距离压缩和距离徙动校正后的原始回波数据；初始化网络参数：μg＝ln1+expa1g+b1,a1＜0θg＝ln1+expa2g+b2,a2＜0 其中，{a1,b1,a2,b2,a3,b3}被初始化为{-0.5,-0.2,1,-2,-1,0}，g表示迭代次数；所述进行网络映射具体包括以下模块：1模块υg：通过求解二次线性规划方程获得模块υg的迭代求解结果υg＝σg-1-μgDHDσg-1-s其中，g表示迭代次数，υg表示表示第g次迭代过程中的最小二乘求解结果，σg-1表示第g-1次迭代过程中的场景重建结果，μg表示当前迭代的优化参数，DH表示重建矩阵的共轭转置，D表示重建矩阵，σg-1表示上一层迭代σ的结果，s表示经距离压缩和距离徙动校正后的原始回波数据；2模块ξg：ξg＝diag1|Γυ1g|+ιg,1|Γυ2g|+ιg,...,1|ΓυMg|+ιg其中，ξg表示迭代过程中的加权矩阵，Γ·表示场景稀疏变换域，ιg表示第g迭代过程中的优化参数，υMg表示υg中的第M个元素；3模块ωg：ωg＝Γ-1ξg-1·Θξg·Γυg,δg其中，Γ-1·表示Γ·中的逆变换，δg表示第g迭代过程中的优化向量，Θ·表示近端算子求解算法，ωg表示第g迭代过程中稀疏变换域中的近端算子求解的结果；4模块σg：σg＝ωg+γgωg-ωg-1其中，γg表示第g迭代过程中的优化参数，σg表示表示经过动量加速收敛后的重建结果；所述训练网络时的损失函数如下： 其中，κ＝0.1，μg表示当前迭代的优化参数，lg表示模块ξg中的优化参数，δg表示第g迭代过程中的优化向量，γg表示第g迭代过程中的优化参数，σ表示参考场景，表示重构场景，NG表示网络层数，Γ·表示场景稀疏变换域，Γ-1·表示Γ·的逆变换，υg表示第g次迭代过程中的最小二乘求解结果，P表示数据集的个数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学士官学校 一种压缩感知雷达超分辨成像方法、系统及设备

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