張娟娟

摘要： 隨著社會的發(fā)展，人類需求的增加，對成像手段也提出了更高的要求，ISAR成像是一種全天候、全天時、遠(yuǎn)距離的信息獲取手段，在目標(biāo)識別領(lǐng)域占有非常重要的地位。傳統(tǒng)的成像手法存在很多缺陷，已經(jīng)不能跟上時代的發(fā)展，基于存在的一些問題，提出DIAC成像手段，并對DIAC成像手段進(jìn)行分析，以此促進(jìn)目標(biāo)識別領(lǐng)域的發(fā)展。首先進(jìn)行雷達(dá)信號調(diào)頻，建立轉(zhuǎn)臺模型，最終實現(xiàn)了DIAC成像，為了驗證DIAC成像手段的有效性，通過實驗進(jìn)行將ISAR和傳統(tǒng)成像手法進(jìn)行對比，證明了DIAC成像手段的有效性。

關(guān)鍵詞：成像;全天候;計算機(jī)圖像處理

中圖分類號：TN957 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1009-3044（2019）14-0177-02

ISAR作為一種信息獲取手段，在空間探測、航空交通領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，已成為許多國家發(fā)展的對象。隨著人們對成像精度的要求的提高，傳統(tǒng)的成像手段已經(jīng)不能滿足人們的需求，傳統(tǒng)成像手段原理是擴(kuò)大目標(biāo)轉(zhuǎn)角實現(xiàn)成像分辨率，這種方法只能通過目標(biāo)所決定不能進(jìn)行人為改變，一些轉(zhuǎn)角大的情況不能實現(xiàn)，所以對于方位分辨率實現(xiàn)相對困難[2]。傳統(tǒng)手法在進(jìn)行測量時，會存在數(shù)據(jù)污染、丟失的情況，有時難以獲得完整的觀測數(shù)據(jù)，無法滿足成像需求，因此受各種條件的限制，對于目標(biāo)識別成像存在一定的困難，面對大數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲都會對雷達(dá)系統(tǒng)帶來很大的困難，不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的成像手段成為高分辨率成像雷達(dá)的迫切需要[3]?；趥鹘y(tǒng)的成像手段的問題，提出DIAC成像手段，對DIAC成像手段進(jìn)行分析，通過DIAC成像手段能夠?qū)︼w機(jī)、導(dǎo)彈、衛(wèi)星等的運動目標(biāo)的進(jìn)行成像[1]，原理是通過高分辨圖像查看目標(biāo)的散射率分布特征，能夠?qū)δ繕?biāo)尺寸、形狀、結(jié)構(gòu)進(jìn)行刻畫，完成目標(biāo)識別。DIAC成像手段能夠滿足系數(shù)信號的特征，并且能夠解決海量數(shù)據(jù)的傳輸與存儲的困難，以下是對DIAC成像的具體分析。

1成像手段設(shè)計

1.1進(jìn)行雷達(dá)信號調(diào)頻

在進(jìn)行DIAC成像之前，首先對雷達(dá)信號進(jìn)行調(diào)頻，目的在于將接收到的信號進(jìn)行數(shù)據(jù)庫變形，使在一定光環(huán)境下，調(diào)頻雷達(dá)信號具有一定的特征規(guī)律。假設(shè)運動目標(biāo)的平移分量，則DIAC目標(biāo)的成像為轉(zhuǎn)臺模型，其中雷達(dá)信號的調(diào)頻發(fā)射信號為[Dtq]，公式表達(dá)為：

其中[necm]代表信號單位中的調(diào)頻函數(shù)，[f]為載波頻率，[M]為挑品種脈沖的時寬參數(shù)。在發(fā)射目標(biāo)后就接收的信號表示為：

其中，[r]為信號光速參數(shù)，[D]為目標(biāo)于雷達(dá)之間的距離參數(shù)，[B]為某一距離的回波幅度參數(shù)，此次計算不做定向計算。

1.2建立DIAC轉(zhuǎn)臺模型

在DIAC成像中，運動目標(biāo)相對的雷達(dá)分為平動分量和轉(zhuǎn)動分量，平動分量指的是雷達(dá)視線相對的方向運動，運動目標(biāo)姿態(tài)不發(fā)生變化，導(dǎo)致目標(biāo)無法進(jìn)行單元內(nèi)的散射點分辨，轉(zhuǎn)動分量指目標(biāo)圍繞某中心點進(jìn)行轉(zhuǎn)動，補償平動分量后，利用不同的頻率對不同發(fā)射點進(jìn)行分辨，經(jīng)過雷達(dá)運動的分量補償過的模型為轉(zhuǎn)臺模型。

1.3 實現(xiàn)DIAC成像

在對雷達(dá)信號調(diào)頻和轉(zhuǎn)臺模型建立后，實現(xiàn)DIAC算法，首先對雷達(dá)的回波信號處理稀疏信號，根據(jù)算法中具體要求進(jìn)行稀疏采樣，來得到觀測信號[4]。選擇隨機(jī)矩陣的方法保證測量矩陣和細(xì)數(shù)矩陣之間的相關(guān)度，進(jìn)行稀疏采樣，在方位向上隨機(jī)選擇一個方位獲取觀測信號，下一步進(jìn)行去噪處理，選擇合適的值對觀測信號進(jìn)行過濾，過濾算法的具體表達(dá)式為：

公式中，[?j]代表信號的訓(xùn)練結(jié)果;[β]代表網(wǎng)絡(luò)模型的矩陣簡化系數(shù)， [u]代表第[j]個稀疏信號的參數(shù)特征;[?i]代表第[i]個稀疏信號的共性參數(shù)特征，本次計算不做定向分析。

DIAC對轉(zhuǎn)角要求小，轉(zhuǎn)速均勻，散射點對應(yīng)的值與中心軸距離程正比，假設(shè)中心參考點為Q，與雷達(dá)距離為[A0]，即在t時刻，散射點相對雷達(dá)的距離為：

其中，[z]為雷達(dá)距離的相對參數(shù)，[cq]為成像模糊參數(shù)，[v]為成像的穩(wěn)定程度參數(shù)，此次計算不做定向分析。

此外，進(jìn)行成像計算時，還要對距離的參數(shù)進(jìn)行確定，最后通過上述算法完成DIAC成像，通過此算法能夠?qū)?shù)據(jù)更好的存儲，并且對轉(zhuǎn)動角度要求小，能夠擴(kuò)大角度實現(xiàn)多方位分辨率。

2實驗論證分析

為驗證本文圖像手段的有效性，設(shè)計仿真實驗，為保證實驗的嚴(yán)謹(jǐn)性，采用傳統(tǒng)圖像成像手段與本文成像手段進(jìn)行對照。所有實驗均在[Caffe]框架下完成[5]，配置環(huán)境使用[ubuntu14.04]操作系統(tǒng)，2個sdhuif高性能工作站，進(jìn)行成像精度進(jìn)行試驗，具體實驗及結(jié)果如圖1所示：

根據(jù)圖3能夠看出，本文成像手段的精度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)成像手段，傳統(tǒng)成像手段只能出現(xiàn)一個模糊的形狀，本文的成像手段能夠呈現(xiàn)出細(xì)節(jié)的圖像。通過上述分析可以基本確定本文成像手段的有效性，對于圖像的成像精度極高。

3結(jié)束語

在認(rèn)真分析傳統(tǒng)成像缺點的基礎(chǔ)上，提出了DIAC成像手段，這個成像方法能夠提高成像的精度，在大數(shù)據(jù)的情況下能夠完成對大數(shù)據(jù)圖像的存儲與處理，在一定程度上減少了大數(shù)據(jù)的傳輸與處理問題，通過實驗證明了本文成像手段的有效性，希望本次研究，能夠為圖像手段方面做出一定的貢獻(xiàn)，提高計算機(jī)圖像處理中的成像質(zhì)量。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】