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申请/专利权人：中国人民武装警察部队工程大学

摘要：本发明公开了一种基于支撑集约束的雷达目标成像与识别方法，本发明首先在雷达目标成像的波前重构算法的基础上，根据先验信息建立支撑集约束条件，得到基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型，再采用二次更新支撑集的方法来改进正交匹配追踪重构算法，对基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型进行重构达到聚焦成像的目的，最终基于高分辨成像结果采用支持向量机SVM学习的方法实现目标识别。本发明由于加入了支撑集约束条件，相比于随机支撑集在低信噪比下会得到更好的成像质量。在此基础上，将带标记的目标高质量成像结果作为训练样本来训练SVM学习器，最终将未知目标成像结果送入SVM学习器实现目标有效识别。

主权项：1.一种基于支撑集约束的雷达目标成像与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，在雷达目标成像的波前重构算法的基础上，根据先验信息建立支撑集约束条件，并对该约束条件进行简化处理；建立支撑集约束条件的具体方法如下：设观测场景为空间坐标系中平面上的区域，为内的任一目标散射点坐标，其散射系数为，雷达发射线性调频信号： 其中为快时间，为载频，为调频率，观测视角为慢时间方位角时，场景内任一目标散射点处回波的时间延迟表示为： 其中为光速，，为雷达平台运动半径，H为雷达平台飞行高度，则目标场景的回波信号为： 混频信号表示为： 其中表示函数的共轭；做关于快时间的傅里叶变换，得到频域回波： 其中为快时间的频域表示，且，因为自由空间的格林函数为： 由零阶汉克方程知其波数域表达式为： 其中表示零阶汉克尔函数，，，和表示空间波数域直角坐标轴；根据与自由空间格林函数表达式的关系，得到混频后回波信号的波数域表达式为： 其中为回波信号幅度的功率谱函数，俯仰角，为散射点在波数域极坐标下的散射系数，，，为观测场景半径；记回波相位为，对其求偏导数，得到 因为目标散射点的波数域表达呈现圆环状分布，将该圆环状约束代入中，得到的约束条件；得到的约束条件如下： 对该支撑集约束条件进行简化处理，得到 ；步骤二，结合步骤一中得到的支撑集约束条件，建立基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型；建立基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型的具体方法如下：将成像场景划分为个网格，各网格记为（），记快时间采样数为M，慢时间方位角采样数为，为频域回波的离散采样形式，其中代表第个快时间采样频率，代表第个慢时间方位角采样点，表示为： 其中为第个快时间采样频率下的空间波数，为第个慢时间方位角下与雷达之间的距离，计算公式为： 考虑噪声，将频域回波信号表示为： 其中表示回波数据，上标“T”表示转置操作；为维噪声向量；为测量矩阵；为目标散射系数向量；和的表达式分别为： 结合步骤一中的支撑集约束条件，得到基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型： 其中表示允许误差，为支撑集约束下的测量矩阵；步骤三，在支撑集约束条件下，采用二次更新支撑集的方法来改进正交匹配追踪算法，并将该改进算法用于步骤二所建立的基于支撑集约束的压缩感知雷达目标成像模型的求解，从而达到聚焦成像的目的，再基于目标高质量成像结果采用支持向量机（SVM）学习的方法实现目标识别。

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