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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)

摘要：本发明公开了一种基于似然估计的机载扫描雷达大斜视稀疏超分辨成像方法，首先构建机载扫描雷达大斜视成像几何回波模型，再基于极大似然估计原理，推导出负对数似然函数，通过最小化负对数似然函数来估计目标散射函数，最后利用梯度下降方法来求解出目标散射和噪声功率。本发明的方法解决了现有技术手段手动调整超参数和成像分辨率低的问题，克服了现有超分辨方法手动超参数调整的问题，在保证成像分辨率的同时，实现无超参数调整。

主权项：1.一种基于似然估计的机载扫描雷达大斜视稀疏超分辨成像方法，具体步骤如下：步骤一、构建机载扫描雷达大斜视几何回波信号模型：设定载机平台以速度v沿x轴正向匀速运动，θ表示目标的方位角，表示目标的俯仰角，H表示平台高度，R0表示飞机平台与单目标的初始距离，t表示运动时间变量；则在t时刻，雷达到达目标的作用距离Rt表达式如下： 其中，θ0、分别表示0时刻目标的方位角和俯仰角；雷达通过发射线性调频信号，并在接收时利用回波脉冲压缩技术来实现距离向超分辨，则回波信号sR,t表达式如下： 其中，σ0表示目标散射强度，at表示天线方向图调制函数，B表示信号带宽，c表示光速，R表示雷达的作用斜距，λ表示载波波长，sinc·表示脉冲压缩响应函数；设定回波信号的方位向采样点数为M，式2转化为离散形式，表达式如下：s＝Hx+n3其中，H＝D⊙A,表示转向矩阵，N表示目标散射方位向采样点数，表示复数集，表示多普勒相位矩阵，表示天线方向图矩阵，⊙表示哈达玛乘积；表示回波向量，表示加性高斯白噪声向量，表示目标散射向量；步骤二、基于极大似然估计原理，推导出负对数似然函数；根据最大似然估计准则，目标散射能量和噪声能量向量p的负对数似然函数表达式如下：fp＝sHR-1s+ln|R|4其中， 其中，[·]H表示共轭转置操作，I表示M×M的单位矩阵，fi表示矩阵F的第i列，而diag·则表示向量对角化，|xn|2,n∈1,N表示目标散射能量，m∈1，M表示噪声方差，[·]T表示转置操作；步骤三、通过最小化负对数似然函数来估计目标散射函数；最小化负对数似然函数，表达式如下： 将式6的最小化式进行转换，表达式如下： 其中，W＝diag[w1,w2,...,wN+M]；pk表示p的第k个元素，表示R在第l次迭代时的迭代值；步骤四、利用梯度下降方法来求解出目标散射和噪声功率；利用梯度下降法来求解式7，表达式如下： 其中，表示在第i次迭代时pk的迭代值，表示梯度下降法中的学习率，把wk代入式8中，表达式如下： 其中，i和l分别表示内循环和外循环计数；将迭代过程中的参数初始化为：i＝0,l＝0；将初始化值代入下述迭代过程中；首先进入外循环，表达式如下： 然后进入内循环，表达式如下： 最后，通过多次迭代来求解出目标散射和噪声功率，实现机载扫描雷达大斜视稀疏超分辨成像。

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