本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及雷達(dá)信號處理技術(shù)領(lǐng)域中的基于多層共稀疏的逆合成孔徑雷達(dá)高分辨成像方法。本發(fā)明針對短cpi內(nèi)對稀疏isar目標(biāo)進(jìn)行高分辨成像方法，采用多層共稀疏解析模型實現(xiàn)高分辨逆合成孔徑雷達(dá)成像，以解決傳統(tǒng)isar成像方法對噪聲魯棒性不強(qiáng)的問題，可應(yīng)用于后期的目標(biāo)分類和識別工作。

背景技術(shù)：

在實際軍事運用中，高分辨的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像可以為后續(xù)的目標(biāo)識別和分類工作提供很大的便利，因此高分辨率的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像有很大的實際意義。雷達(dá)圖像的分辨率由兩個方位的分辨率組成：距離向分辨率和方位向分辨率。雷達(dá)系統(tǒng)發(fā)射信號的帶寬決定者距離向分辨率，只要雷達(dá)系統(tǒng)固定那么距離向分辨率就是固定的，一般情況下，發(fā)射信號帶寬越寬距離向分辨率就越好。方位向分辨率與雷達(dá)和目標(biāo)的相干積累時間有關(guān)。一般來說，相干積累時間越長，獲得的目標(biāo)信息就越多，所以方位向分辨率就會越好。通常想獲得高方位向分辨率，需要較長的相干累計時間(cpi)。但是由于逆合成孔徑雷達(dá)isar目標(biāo)的強(qiáng)機(jī)動性和非合作性使其運動狀態(tài)很復(fù)雜，給運動補(bǔ)償帶來很大困難并且雷達(dá)系統(tǒng)在長時間實現(xiàn)對目標(biāo)的精確跟蹤有一定困難。所以，在短觀測時間內(nèi)實現(xiàn)逆合成孔徑雷達(dá)isar高分辨成像具有極其重要的實際意義。

liu,h.c.,jiu,b.,liu,h.w.andbao,z.四位作者在其發(fā)表的論文“superresolutionisarimagingbasedonsparsebayesianlearning.”(ieeetransactionsongeoscienceandremotesensing,52,8(2014)5005-5013)中提出了一種基于稀疏貝葉斯的高分辨逆合成孔徑雷達(dá)isar成像方法。該方法首先對原始回波進(jìn)行距離對齊，然后再自聚焦，隨后為了執(zhí)行貝葉斯分析，稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)采用層次的先驗結(jié)構(gòu)，通過置信最大化的程序得到相應(yīng)的所有參數(shù)，不用人為干預(yù)，最后輸出最終的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像。該方法存在的不足之處是：該方法沒有對回波數(shù)據(jù)中的噪聲沒有進(jìn)行處理，導(dǎo)致目標(biāo)聚焦效果不是很好，尤其是在信噪比很低時，該方法對噪聲的魯棒性并不是很好。

西安電子科技大學(xué)提出的專利申請“基于稀疏孔徑的機(jī)動目標(biāo)逆合成孔徑雷達(dá)方法”(申請?zhí)枺?014101401235，公開號：cn103901429a)中公開了一種基于稀疏孔徑的機(jī)動目標(biāo)逆合成孔徑雷達(dá)成像方法。該方法通過改進(jìn)的特征向量自聚焦方法來實現(xiàn)精確的相位矯正，對相位補(bǔ)償?shù)幕夭ㄐ盘枠?gòu)建目標(biāo)函數(shù)，并將精確的運動補(bǔ)償后的稀疏孔徑信號采用正交匹配追蹤算法重構(gòu)為全孔徑信號，最后通過對稀疏孔徑的回波信號進(jìn)行快速傅里葉變換來實現(xiàn)高分辨的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像。該方法存在的不足之處是：該方法的相位補(bǔ)償不夠徹底，方位向分辨率不高。而且直接對全孔徑信號進(jìn)行快速傅里葉變換只能使背景信號的噪聲幅度降低而不能全為零。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術(shù)中逆合成孔徑雷達(dá)成像分辨率不高的問題，提出了一種基于多層共稀疏的逆合成孔徑雷達(dá)高分辨成像方法，通過解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪，使得逆合成孔徑雷達(dá)成像的分辨率和魯棒性得以提高。

本發(fā)明包括如下步驟：

(1)輸入回波數(shù)據(jù)：

輸入經(jīng)過運動補(bǔ)償和距離壓縮逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)；

(2)解析算子學(xué)習(xí)：

(2a)將解析算子學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)h初始化為1，h的取值范圍為h∈[1,hmax]，其中，∈表示屬于符號，hmax表示最大迭代次數(shù)；

(2b)對解析算子學(xué)習(xí)的當(dāng)前迭代次數(shù)所對應(yīng)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的解析算子進(jìn)行學(xué)習(xí)；

(2c)判斷是否滿足解析算子學(xué)習(xí)過程終止條件，若是，則執(zhí)行步驟(3)，否則，將解析算子學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)加1后執(zhí)行步驟(2b)；

(3)信號去噪：

(3a)將信號去噪的迭代次數(shù)q初始化為1，q的取值范圍為q∈[1,qmax]，qmax表示最大迭代次數(shù)；

(3b)對信號去噪的當(dāng)前迭代次數(shù)所對應(yīng)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行信號去噪；

(3c)判斷是否滿足信號去噪的終止條件，若是，則執(zhí)行步驟(4)，否則，將信號去噪的迭代次數(shù)加1執(zhí)行步驟(3b)；

(4)獲得最優(yōu)的解析算子和回波數(shù)據(jù)：

(4a)將解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合過程的迭代次數(shù)k初始化為1，k的取值范圍為k∈[1,kmax]，kmax表示最大迭代次數(shù)；

(4b)按照下式，計算解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪當(dāng)前迭代的聯(lián)合收斂值：

其中，val1k表示解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪的第k次迭代聯(lián)合收斂值，||·||1表示1范數(shù)操作，fm表示逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的解析算子，sm表示逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的數(shù)據(jù)，表示對逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的數(shù)據(jù)去噪后的數(shù)據(jù)，λ表示拉格朗日乘子，||·||f表示frobenius范數(shù)操作；

(4c)判斷是否滿足最優(yōu)的解析算子和回波數(shù)據(jù)的條件，若是，則執(zhí)行步驟(5)，否則，將解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合過程的迭代次數(shù)加1后執(zhí)行步驟(2)；

(5)恢復(fù)低分辨率的圖像：

根據(jù)學(xué)習(xí)得到解析算子和去噪后的逆合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)，利用修改的正交匹配追蹤omp算法，重構(gòu)低分辨率的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像；

(6)判斷當(dāng)前的成像層數(shù)是否為最大層數(shù)p，若是，則執(zhí)行步驟(8)，否則，執(zhí)行步驟(7)；

(7)將低分辨率的isar圖像通過逆傅里葉變換轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)域，執(zhí)行步驟(2)；

(8)輸出最終高分辨的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像。

本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點：

第一，本發(fā)明通過對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中的每一列數(shù)據(jù)的解析算子進(jìn)行學(xué)習(xí)，克服了現(xiàn)有技術(shù)中對回波數(shù)據(jù)相位補(bǔ)償不精確，導(dǎo)致方位向分辨率不高的問題，使得本發(fā)明提高了逆合成孔徑雷達(dá)成像中的方位向分辨率。

第二，本發(fā)明中通過對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中的每一列數(shù)據(jù)進(jìn)行信號去噪，克服了現(xiàn)有技術(shù)中利用低信噪比回波數(shù)據(jù)進(jìn)行逆合成孔徑雷達(dá)成像背景噪聲大的問題，使得本發(fā)明提高了逆合成孔徑雷達(dá)成像對噪聲的魯棒性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為本發(fā)明解析算子迭代學(xué)習(xí)中解析算子收斂的曲線圖；

圖3為本發(fā)明信號去噪迭代學(xué)習(xí)中信號去噪收斂的曲線圖；

圖4為本發(fā)明解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合優(yōu)化收斂的曲線圖；

圖5為本發(fā)明與現(xiàn)有的逆合成孔徑雷達(dá)成像方法對信噪比為-4db，32個脈沖的實測數(shù)據(jù)的成像圖。

圖6為本發(fā)明與現(xiàn)有的逆合成孔徑雷達(dá)成像方法對信噪比為-4db，64個脈沖的實測數(shù)據(jù)的成像圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

參照附圖1，本發(fā)明的具體步驟描述如下。

步驟1，輸入回波數(shù)據(jù)。

輸入經(jīng)過運動補(bǔ)償和距離壓縮逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。

步驟2，解析算子學(xué)習(xí)。

將解析算子學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)h初始化為1，h的取值范圍為h∈[1,hmax]，其中，∈表示屬于符號，hmax表示最大迭代次數(shù)。

對解析算子學(xué)習(xí)的當(dāng)前迭代次數(shù)所對應(yīng)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的解析算子進(jìn)行學(xué)習(xí)，所述的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的解析算子進(jìn)行學(xué)習(xí)過程的步驟如下：

第1步，將逆合成孔徑雷達(dá)當(dāng)前列的解析算子初始化為部分傅里葉矩陣f；

第2步，按照下式，計算逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中當(dāng)前列數(shù)據(jù)在圖像域的數(shù)據(jù)：

其中，表示逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像的第m列的第h次迭代后的圖像域數(shù)據(jù)，表示逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)的第m列第h次迭代得到的解析算子；

第3步，按照下式，對逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像當(dāng)前列的圖像域數(shù)據(jù)進(jìn)行更新：

其中，表示更新的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像第m列第n行的值，表示不屬于符號，λ表示中前最小值的下標(biāo)集合；

第4步，按照下式，計算逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)當(dāng)前列數(shù)據(jù)的解析算子的梯度：

其中，fg表示逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)第m列數(shù)據(jù)的解析算子的梯度，e表示逆合成孔徑雷達(dá)圖像第m列圖像域數(shù)據(jù)與更新后逆合成孔徑雷達(dá)圖像第m列圖像域數(shù)據(jù)之間的誤差，t表示轉(zhuǎn)置操作；

第5步，按照下式，更新逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)當(dāng)前列數(shù)據(jù)的解析算子：

其中，表示更新后的逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)第m列數(shù)據(jù)的解析算子，η表示逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)第m列數(shù)據(jù)的解析算子的學(xué)習(xí)率，η的取值范圍為η∈(0,1)；

第6步，按照下式，計算逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)當(dāng)前列中數(shù)據(jù)解析算子當(dāng)前的收斂值：

其中，val2^h表示逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)第m列數(shù)據(jù)解析算子當(dāng)前的收斂值。

判斷是否滿足解析算子學(xué)習(xí)過程終止條件，若是，則執(zhí)行步驟(3)，否則，將解析算子學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)加1后執(zhí)行步驟(2b)，所述的解析算子學(xué)習(xí)的終止條件是指下述條件中的一種情形：

第一種情形，聯(lián)合收斂值小于0.01；

第二種情形，解析算子學(xué)習(xí)過程的迭代次數(shù)達(dá)到20次。

參照附圖2，對本發(fā)明解析算子優(yōu)化過程的效果作進(jìn)一步的描述。圖2(a)為第一次迭代的解析算子收斂的曲線圖，圖2(a)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示解析算子收斂值。圖2(b)為第二次迭代的解析算子收斂的曲線圖，圖2(b)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示解析算子收斂值。圖2(c)為第三次迭代的解析算子收斂的曲線圖，圖2(c)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示解析算子收斂值。圖2(d)為第四次迭代的解析算子收斂的曲線圖，圖2(d)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示解析算子收斂值。通過圖2(a)可以看出，解析算子在第一次迭代的過程中解析算子收斂值val2^h是逐漸減小的，這說明本發(fā)明解析算子優(yōu)化過程是有效果的。圖2(b)、(c)、(d)曲線中的解析算子收斂值val2^h有同樣下降的趨勢。每幅圖中的解析算子收斂值val2^h在迭代相同次數(shù)后的變化量也是減少的，這說明我們解析算子收斂值val2^h最終會收斂。

步驟3，信號去噪。

將信號去噪的迭代次數(shù)q初始化為1，q的取值范圍為q∈[1,qmax]，qmax表示最大迭代次數(shù)。

對信號去噪的當(dāng)前迭代次數(shù)所對應(yīng)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行信號去噪，所述的對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行信號去噪過程的步驟如下：

第1步，按照下式建立逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)的每一列數(shù)據(jù)信號去噪的優(yōu)化模型：

其中，min(·)表示求最小值操作，s.t.表示條件約束符號；

第2步，按照下式，建立逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)的每一列數(shù)據(jù)的信號去噪求解模型：

其中，ψ表示求解的值，b表示一個對偶參數(shù)，其取值范圍為b∈(0,1)，表示一個常數(shù)，其取值范圍為

第3步，按照下式，計算軟閾值操作的值：

其中，α表示的值，β表示的值，≥表示大于小于符號

第4步，按照下面三個式子，對逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)第m列回波數(shù)據(jù)逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像第m列圖像域數(shù)據(jù)對偶參數(shù)b^q進(jìn)行更新：

其中，表示更新后的逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)的第m列數(shù)據(jù)，表示更新后的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像域數(shù)據(jù)的第m列數(shù)據(jù)，b^q+1表示更新后的對偶參數(shù)；

第5步，按照下式，計算逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)每一列中數(shù)據(jù)信號去噪當(dāng)前的收斂值：

其中，val3^q表示逆合成孔徑雷達(dá)isar回波數(shù)據(jù)每一列中數(shù)據(jù)信號去噪的收斂值。

判斷是否滿足信號去噪的終止條件，若是，則執(zhí)行步驟(4)，否則，將信號去噪的迭代次數(shù)加1執(zhí)行步驟(3b)，所述的信號去噪的終止條件是指下述條件中的一種情形：

第一種情形，聯(lián)合收斂值小于0.01；

第二種情形，信號過程的迭代次數(shù)達(dá)到30次。

參照附圖3，對本發(fā)明信號去噪優(yōu)化過程的效果作進(jìn)一步的描述。圖3(a)為第一次迭代的信號去噪收斂的曲線圖，圖3(a)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示信號去噪的收斂值。圖3(b)為第二次迭代的信號去噪收斂的曲線圖，圖3(b)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示信號去噪收斂值。圖3(c)為第三次迭代的信號去噪收斂的曲線圖，圖3(c)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示信號去噪的收斂值。圖3(d)為第四次迭代的信號去噪收斂的曲線圖，圖3(d)的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示信號去噪的收斂值。通過圖3的每一幅圖可以看出，信號去噪的收斂值val3^q都是先增加然后收斂到一個值，我們把這些圖放在一起看，可以發(fā)現(xiàn)信號去噪的收斂值val3^q是逐漸減小的，這說明本發(fā)明的信號去噪方法是有效的。

步驟4，獲得最優(yōu)的解析算子和回波數(shù)據(jù)。

將解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合過程的迭代次數(shù)k初始化為1，k的取值范圍為k∈[1,kmax]，kmax表示最大迭代次數(shù)。

按照下式，計算解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪當(dāng)前迭代的聯(lián)合收斂值：

其中，val1k表示解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪的第k次迭代聯(lián)合收斂值，||·||1表示1范數(shù)操作，fm表示逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的解析算子，sm表示逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的數(shù)據(jù)，表示對逆合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中第m列的數(shù)據(jù)去噪后的數(shù)據(jù)，λ表示拉格朗日乘子，||·||f表示frobenius范數(shù)操作。

判斷是否滿足最優(yōu)的解析算子和回波數(shù)據(jù)的條件，若是，則執(zhí)行步驟(5)，否則，將解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合過程的迭代次數(shù)加1后執(zhí)行步驟(2)，所述的最優(yōu)的解析算子和回波數(shù)據(jù)的條件是指下述條件中的一種情形：

第一種情形，聯(lián)合收斂值小于0.01；

第二種情形，解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合過程的迭代次數(shù)達(dá)到50次。

參照附圖4，對本發(fā)明解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合優(yōu)化過程的效果作進(jìn)一步的描述。圖4的橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示析算子學(xué)習(xí)和信號去噪的聯(lián)合收斂值。從圖4可以看出解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪聯(lián)合收斂值隨著迭代次數(shù)的增加是逐漸較少，這說明本發(fā)明解析算子學(xué)習(xí)和信號去噪過程是有效的。

步驟5，恢復(fù)低分辨率的圖像。

根據(jù)學(xué)習(xí)得到解析算子和去噪后的逆合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)，利用修改的正交匹配追蹤omp算法，重構(gòu)低分辨率的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像，所述的利用修改的正交匹配追蹤omp算法重構(gòu)出低分辨率的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像的步驟如下：

第1步，將圖像恢復(fù)的迭代次數(shù)t初始化為1，t的取值范圍為t∈[1,tmax]，其中tmax表示圖像恢復(fù)的最大迭代次數(shù)，其中，n表示高分辨圖像方位向的離散點個數(shù)，表示共稀疏度。

第2步，按如下公式計算圖像域的數(shù)據(jù)：

a^t＝fmr^t

其中，fm表示解析算子，r^t表示第t次迭代回波數(shù)據(jù)的差值，其初始化為

第3步，按照下式找到|a^t|最大值的位置λt：

第4步，按照下式更新位置集合θ^t,解析算子φ^t和圖像域數(shù)據(jù)臨時解aps：

θ^t＝θ^t-1∪{λt}

其中，θ^t表示更新后的位置集合，其初始化為示空集符號，∪表示并集符號，表示fm的第λt行，aps表示圖像域數(shù)據(jù)的臨時解。

第5步，按照下式更新差值：

r^t+1表示更新后的回波數(shù)據(jù)的差值，(·)^-1表示求逆操作。

第6步，按照下式得到最終的圖像域數(shù)據(jù)：

其中，am表示最終圖像的第m列數(shù)據(jù)。

步驟6，判斷當(dāng)前的成像層數(shù)是否為最大層數(shù)p，若是，則執(zhí)行步驟(8)，否則，執(zhí)行步驟(7)，所述的最大層數(shù)p的取值為大于1的正整數(shù)。

步驟7，將低分辨率的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像通過逆傅里葉變換轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)域，執(zhí)行步驟(2)。

步驟8，輸出最終高分辨的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像。

下面結(jié)合仿真實驗對本發(fā)明的效果做進(jìn)一步的說明。

1.仿真條件：

本發(fā)明的仿真的操作系統(tǒng)是windows7旗艦版64位sp1操作系統(tǒng)，cpu是intel(r)core(tm)i5-2410m@2.30ghz,仿真軟件是在matlabr2014a。

2.仿真內(nèi)容：

本發(fā)明的仿真實驗是，采用本發(fā)明和現(xiàn)有技術(shù)的稀疏貝葉斯逆合成孔徑雷達(dá)成像方法，分別對信噪比為-4db，脈沖個數(shù)為32個艦船數(shù)據(jù)和信噪比為-4db，脈沖個數(shù)為64個的艦船數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。本發(fā)明所使用數(shù)據(jù)的雷達(dá)系統(tǒng)的參數(shù)為：載波頻率為為9.25ghz，信號帶寬為500mhz，脈沖重復(fù)頻率為200hz，總的脈沖數(shù)目為256個。

3.仿真結(jié)果分析：

參照附圖5，對本發(fā)明與現(xiàn)有的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)的成像圖做進(jìn)一步描述。圖5給出了本發(fā)明與現(xiàn)有的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)在信噪比為-4db，脈沖個數(shù)為32個的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖。圖5中的橫坐標(biāo)表示距離單元個數(shù)，縱坐標(biāo)表示多普勒單元個數(shù)，其中圖5(a)為現(xiàn)有技術(shù)的逆合成孔徑雷達(dá)技術(shù)處理得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖，圖5(b)為本發(fā)明所述方法處理得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖。由圖5可見，在脈沖數(shù)很低的情況下，本發(fā)明得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像的分辨率依舊很高，目標(biāo)不會因為脈沖數(shù)的減少而變形，因此本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有較好的分辨率。

參照附圖6，對本發(fā)明與現(xiàn)有的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)的成像圖做進(jìn)一步描述。圖6給出了本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在信噪比為-4db，脈沖個數(shù)為64個的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖。圖6的橫坐標(biāo)表示距離單元個數(shù)，縱坐標(biāo)表示多普勒單元個數(shù)，其中圖6(a)為現(xiàn)有技術(shù)的逆合成孔徑雷達(dá)技術(shù)處理得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖，圖6(b)為本發(fā)明所述方法處理得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar成像圖。由圖6可見，本發(fā)明得到的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像在信噪比很低的時候，背景中的噪聲仍然很少，而現(xiàn)有技術(shù)的處理結(jié)果的逆合成孔徑雷達(dá)isar圖像中存在大量的噪聲，因此本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有較強(qiáng)的魯棒性。