三种基于稀疏成像的RCS测量算法思想

1.基于三维稀疏成像的RCS测量方法

算法思路：
1.先设置初始参数；
2.原始回波数据进行脉冲压缩，得到距离向矩阵；
3.对距离向回波数据（脉冲压缩后的数据）进行K倍频域升采样；
3.1 提取距离向数据矩阵的纵向量（z方向）；
3.2 采用标准快速傅里叶变换处理纵向量；
3.3 对得到的向量插入零元素；
3.4 对插值后的向量进行标准逆快速傅里叶变换；
3.5 将向量存入规定大小的矩阵中得到升采样后的数据矩阵；
4.计算近场补偿因子
计算当前阵元位置向量和距离历史得到近场补偿因子
5.利用三维BP算法获取三维复图像
将升采样矩阵和近场补偿因子作为三维BP算法的输入得到近场三维复图像；
6.计算基于复图像的初始稀疏解
按照传统的压缩感知求解方法进行迭代求解

2. 基于近场稀疏成像外推的目标RCS测量方法

算法思路：
1.设定近场测量参数；
2.根据参数构建反映目标实际散射特性的稀疏字典；
2.1 将二维近场散射信号数据矩阵和二维成像场景散射系数矩阵重排为一维列向量。将近场散射信号数据采用矩阵表示；
2.2 将二维成像场景位置对应散射中心的单位幅度近场散射信号数据列向量作为稀疏矩阵的列向量构建稀疏矩阵；
3.根据设定的参数检测不同条件下的空暗室和定标体散射数据
4.在同样的测试条件下，利用转台获得不同条件下空暗室和定标体散射数据；
5.将以上两步骤得到的数据进行预处理（除噪、抑制旁瓣）；
6.处理后的数据根据稀疏重建生成目标和定标体高分辨图像；
6.1 构建目标矩阵，该目标矩阵是稀疏字典的同型矩阵，初始化目标矩阵为空，初始化剩余能量是近场散射信号的初始能量，设定剩余信号能量阈值为近场散射信号的初始能量的0.05.
6.2 求解剩余信号与稀疏字典中列向量最大相关系数的位置索引，根据位置索引在稀疏矩阵中对应的向量更新到目标矩阵相应位置，把对应的稀疏字典中的位置置为零。
6.3 根据目标矩阵计算成像场景散射系数，再根据成像场景散射系数计算剩余信号能量。剩余信号能量与阈值相对比作为循环条件。
6.4 稀疏重建结束，得到高分辨图像；
7.根据生成的高分辨图像计算目标远场散射场和定标体重建散射场；
根据高分辨图像中的非零像素对应提取出强散射中心，利用散射中心重建目标的远场散射场和定标体的重建散射场；
8.通过定标体的RCS计算目标远场散射数据和定标体重建散射场计算目标体的RCS；

3.基于高分辨成像的近场RCS快速测量方法

算法思路：
1.构建高分辨近场成像模型
1.1成像场景离散化
1.2近场成像观测模型建立
收发天线再扫描平面采样点的位置表示矩阵形式为：

进一步将D（x，y）写成

则离散三维回波信号表示为：

近场成像数学模型可表示为：

各向量可表示如下：

2.字典构建
根据测试参数和目标场景构建目标字典

3.稀疏观测矩阵设计
3.1 产生长度为N服从伯努利分布且元素值为{0，1}的二进制向量；
3.2 二进制向量为循环基础，从右到左循环产生其他M-1行向量；
3.3 每次循环中，从右向左循环唯一的元素乘以一个系数a，a>1，构造下三角乘以系数a的轮换矩阵。

4 RCS快速测量路径设计
将轮换矩阵作为稀疏观测矩阵，将此作为信号采集准则，收发天线采样点位置即为稀疏测量矩阵对应元素位置，其中矩阵中非零元素表示在该位置进行采样，零元素表示在该位置不进行采样，以该方式在暗室内对目标雷达散射截面进行测量，获取回波信号。
5. 成像求解
通过下式重建目标图像：