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基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法 

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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

摘要:本发明提出了一种基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法,包括:对获取的ISAR数据进行脉冲压缩得到距离包络;对距离包络进行平动补偿;将当前距离包络从距离慢时间域变换到频域慢时间域;基于数据抽取技术的PFA估计EVR,并取最后一次迭代的成像结果作为最终ISAR成像结果;基于最终的ISAR成像结果表征的EVR最优估计值,利用预设算法完成ISAR图像的横向距离定标得到距离横向距离图像。本发明基于PFA进行算法设计,简化了成像流程,提高了横向距离的定标的精度。

主权项:1.一种基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法,其特征在于,包括:步骤S1,对获取的ISAR数据进行脉冲压缩得到距离包络;步骤S2,对所述距离包络进行平动补偿;步骤S3,将当前距离包络从距离慢时间域变换到频域慢时间域;步骤S4,基于数据抽取技术的PFA估计EVR,并取最后一次迭代的成像结果作为最终ISAR成像结果;具体包括:对变换到频域慢时间域的数据进行抽取,利用当前数据,经由配置的PSO算法,确定EVR估计值;获取变换到频域慢时间域的数据,基于所述EVR估计值以及配置的搜索范围大小,选择位于所述搜索范围内的数据,利用当前数据,经由配置的PSO算法,确定EVR取值,并取最后一次EVR迭代对应的成像结果作为最终ISAR成像结果;所述对变换到频域慢时间域的数据进行抽取,利用当前数据,经由配置的PSO算法,确定EVR估计值包括:Step1:以Nf=2,Nt=1对原始频域慢时间回波数据进行数据抽取,其中,Nf为频域向抽取的倍数,Nt为慢时间向抽取的倍数;Step2:初始化粒子群算法参数,具体包括:粒子个数10,惯性权重1,个体学习因子1.49,社会学习因子1.49,邻域内粒子的比例0.25,函数容忍度1e-6;EVR搜索区间[Ω1,Ω2];Step3:在所述搜索区间随机生成10个粒子;Step4:通过公式fxt=2fcosθtc,fyt=2fsinθtc和分别对抽取后的回波数据进行坐标转换,得到fx,fy波束域数据;Step5:对fx,fy波数域数据均匀插值得到f'x,fy'波数域数据;Step6:对f'x,fy'波数域数据进行2DIFFT得到ISAR图像;Step7:确定当前ISAR图像的图像熵,计算公式为: 其中,AmnΩ=|gmnΩ|2,gmnΩ为成像结果,m为成像累计脉冲数,n为快时间的采样点数;Step8:将所述图像熵最小作为PSO算法的优化目标,更新粒子速度和位置;Step9:重复Step4到Step8直到图像熵满足函数容忍度条件;Step10:满足函数容忍度条件,结束算法,输出即EVR的估计值;所述获取变换到频域慢时间域的数据,基于所述EVR估计值以及配置的搜索范围大小,选择位于所述搜索范围内的数据,利用当前数据,经由配置的PSO算法,确定EVR取值,并取最后一次EVR迭代对应的成像结果作为最终ISAR成像结果,包括:采用原始频域慢时间回波数据,将EVR搜索区间缩小至η取0.1,在算法结束时输出和当前的ISAR成像结果;步骤S5,基于所述最终的ISAR成像结果表征的EVR最优估计值,利用预设算法完成ISAR图像的横向距离定标得到距离横向距离图像。

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 基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法

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