靈活魯棒的無相位太赫茲孔徑編碼三維成像方法及裝置

本發(fā)明涉及雷達前視成像，具體指一種靈活魯棒的無相位太赫茲孔徑編碼三維成像方法及裝置。

背景技術：

1、隨著科學技術的快速發(fā)展以及雷達成像技術的不斷成熟，高分辨雷達成像技術在導引頭末制導、近炸引信、安全檢測以及無損檢測等軍事和民用領域有著迫切的應用需求。傳統(tǒng)的高分辨率雷達成像技術依賴于雷達與目標的相對運動，又受制于雷達與目標的相對運動，難以實現(xiàn)前視、凝視條件下的高分辨成像。實孔徑陣列雷達或相控陣雷達需要大規(guī)模陣列來獲取方位向分辨，雖然避免了目標運動帶來的相位誤差影響，但其結構復雜，體積龐大，制造成本高昂。綜上，為了滿足實際應用的需求，彌補傳統(tǒng)雷達成像的缺點，迫切需要發(fā)展一種不依賴于多普勒效應的高分辨前視成像技術。

2、太赫茲（0.1-10thz）孔徑編碼成像是近年來提出的一種新型雷達成像技術，它借鑒了光學孔徑編碼成像、微波關聯(lián)成像和計算成像的思想，它是利用超材料孔徑編碼天線對入射的太赫茲波的幅度或者相位進行調制，在目標區(qū)域形成時空獨立的輻射場分布，然后利用相干或者非相干的方式接收回波信號，再利用計算成像的方式實現(xiàn)波束內(nèi)目標信息的提取和解耦，最終實現(xiàn)高分辨、前視、凝視、全天時成像。從成像原理來說，它不再依賴大規(guī)模的天線陣列和雷達與目標相對轉動獲得方位向的高分辨，這不僅減小了系統(tǒng)復雜度，也規(guī)避了“運動成像”帶來的問題。從成像頻段來說，太赫茲波波長位于光波與微波之間，相對于光波具有更強的穿透性，相對于微波其波長更短帶寬更大，而短的波長能夠帶來更高的角分辨率，大的帶寬可以為孔徑編碼成像提供更加豐富的編碼調制模式。從成像系統(tǒng)來說，太赫茲器件容易小型化，孔徑編碼成像利用超材料天線實現(xiàn)相位或者振幅的調制，規(guī)避了多通道同步的問題，其系統(tǒng)簡單，容易實現(xiàn)陣列化和集成化。

3、在太赫茲孔徑編碼三維成像中，目前主要對基于相干接收的有相位成像進行了研究，其一般是對成像空間進行網(wǎng)格劃分，利用“距離-時延”推演分析來建立成像模型。為了減小計算復雜度和提升成像效率，目前采用脈沖壓縮的方式將復雜的太赫茲孔徑編碼三維成像轉化為二維成像。雖然很大程度減少了計算冗余，但是在太赫茲頻段，成像網(wǎng)格剖分精細，成像方程規(guī)模龐大，目標散射系數(shù)求解負擔依然很重。最近有一種基于生成模型的太赫茲孔徑編碼成像求解方案，其可以適用于有相位成像和無相位成像，其主要利用生成對抗網(wǎng)絡進行學習，從數(shù)據(jù)中習得先驗信息，利用先驗信息降低目標重建對回波數(shù)據(jù)的需求，從而減小成像方程規(guī)模，降低目標散射系數(shù)求解復雜度，在壓縮測量下實現(xiàn)了從帶噪聲和雜波的回波信號中解析出目標信息。

4、但是該方案得益于生成先驗，也受制于生成先驗，其無法對生成模型范圍之外的目標進行重建，限制了可適用范圍。在實際太赫茲孔徑編碼成像中，待求解目標具有很強的隨機性，而該方案中的生成模型只能根據(jù)潛在變量生成與真實數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)集之外的目標并沒有更多的考慮，而對于真實數(shù)據(jù)集其很難囊括所有目標。這個缺點使得該技術方案只適用于生成范圍之內(nèi)的目標重建，而對實際太赫茲孔徑編碼成像場景中隨機目標的重建無能為力。此外，該方案并沒有考慮到太赫茲孔徑編碼成像系統(tǒng)誤差對成像性能的影響。

5、因此，亟需一種靈活性和魯棒性更強、成像效率更高的方法和裝置來實現(xiàn)快速高分辨三維成像。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術的不足，提出一種靈活魯棒的無相位太赫茲孔徑編碼三維成像方法及裝置，實現(xiàn)三維目標的高分辨重建。

2、一種靈活魯棒的無相位太赫茲孔徑編碼三維成像方法，包括如下步驟：

3、步驟1、構建基于距離域切片和探測陣列的無相位太赫茲孔徑編碼數(shù)學成像模型，

4、步驟1.1、搭建太赫茲孔徑編碼成像系統(tǒng)，利用太赫茲孔徑編碼成像系統(tǒng)中的探測陣列獲取回波信號，對回波信號進行脈沖壓縮處理獲取一維距離像，根據(jù)一維距離像提取和分離有沖擊響應的距離單元將三維成像區(qū)域劃分為多個不同距離域的二維成像區(qū)域；

5、步驟1.2、在所述二維成像區(qū)域，通過測量和計算獲得距離域切片處的參考信號矩陣，利用參考信號矩陣和距離域回波信號構建基于距離域切片和探測陣列的無相位太赫茲孔徑編碼數(shù)學成像模型；

6、步驟2、將去噪機制與所述無相位太赫茲孔徑編碼數(shù)學成像模型相結合得到基于深度去噪先驗和探測陣列的無相位太赫茲孔徑編碼成像優(yōu)化模型；

7、步驟3、采用交替方向乘子法迭代求解所述無相位太赫茲孔徑編碼成像優(yōu)化模型，且在求解過程中加入提前訓練好的靈活深度網(wǎng)絡作為交替方向下降乘子算法的子模塊；

8、步驟4、求解出所有距離域切片的方位向和俯仰向的目標散射信息，通過聯(lián)合重構實現(xiàn)三維目標的快速高分辨重建。

9、作為優(yōu)選，所述步驟1.2中，某一距離域切片r處基于探測陣列的無相位太赫茲孔徑編碼數(shù)學成像模型為：

10、????????????（1）

11、其中，是距離域r處待求解的目標散射系數(shù)向量，是回波信號m次探測過程中受到的干擾噪聲向量，和是探測陣列m次采樣接收到的回波信號和參考信號矩陣，對于第m次采樣接收時整個探測陣列接收到的回波強度可以表示為：

12、????????????????????（2）

13、其中，是h個探測陣元探測的回波向量，是對應的參考信號矩陣，，是第n個網(wǎng)格單元和第h個探測陣元對應的參考信號。

14、對于參考信號矩陣的建模方法如下：

15、首先通過少量已知目標構建目標數(shù)據(jù)集，然后利用不同的目標經(jīng)過成像系統(tǒng)獲得不同的回波向量，通過組合可獲得回波數(shù)據(jù)集矩陣，那么對參考信號矩陣進行建模的數(shù)學表達式可寫為

16、?????????（3）

17、其中，表示轉置，為回波數(shù)據(jù)集矩陣的第m列，表示距離域r處待建模矩陣的第m列，表示矩陣的第m列，其中，通過逆問題求解算法對公式（3）進行求解，可得實際參考信號矩陣的第m行，經(jīng)過m次循環(huán)可獲得距離域r處的參考信號矩陣。

18、作為優(yōu)選，所述步驟2中，基于深度去噪先驗和探測陣列的無相位太赫茲孔徑編碼成像優(yōu)化模型，表達式如下：

19、???????????（4）

20、其中，是距離域r處待求解目標散射系數(shù)，n是目標網(wǎng)格數(shù)量，是整個探測陣列在m次采樣獲得的回波信號向量，是通過測量和計算建模獲得的距離域r處的參考信號矩陣，是一個通過靈活深度網(wǎng)絡優(yōu)化學習得到的先驗項，是一個預設的非常小的數(shù)。

21、作為優(yōu)選，所述靈活深度網(wǎng)絡采用去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，其主要包括三個部分，第一部份由卷積層和非線性激活層組成，第二個部分由卷積層，批量標準化和非線性激活層組成，第三部分是卷積層。

22、作為優(yōu)選，所述步驟2中，還包括獲取訓練數(shù)據(jù)集，應用訓練數(shù)據(jù)集訓練靈活深度網(wǎng)絡，所述訓練數(shù)據(jù)集包括無噪聲目標數(shù)據(jù)集和通過無相位太赫茲孔徑編碼數(shù)學成像模型求解的帶噪聲目標數(shù)據(jù)集。

23、作為優(yōu)選，所述靈活深度網(wǎng)絡的訓練方法為：

24、將所述帶噪聲目標數(shù)據(jù)輸入所述靈活深度網(wǎng)絡中得到殘差圖像；

25、將所述帶噪聲目標數(shù)據(jù)和殘差圖像進行相減得到去噪聲目標；

26、根據(jù)所述去噪聲目標和無噪聲目標進行均方誤差計算得到重構損失；

27、根據(jù)重構損失不斷從訓練數(shù)據(jù)集中學習去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的權重參數(shù)，最終得到訓練好的靈活深度網(wǎng)絡。

28、作為優(yōu)選，所述步驟3中，在求解太赫茲孔徑編碼成像優(yōu)化模型時，需將優(yōu)化問題轉換為下式所示的多變量的增廣拉格朗日函數(shù)，并在太赫茲孔徑編碼成像優(yōu)化模型中加入松弛變量和對偶變量，表達式如下：

29、?????（5）

30、上式中，為距離域r處待求解二維目標散射系數(shù)向量，是一個通過靈活深度網(wǎng)絡優(yōu)化學習得到的先驗項，是整個探測陣列在m次采樣獲得的回波強度信息向量，是通過距離域r處的參考信號矩陣。

31、作為優(yōu)選，所述步驟3中，通過交替方向乘子法循環(huán)迭代求解公式（5）主要包括三個變量的求解。首先固定和，利用梯度下降算法更新松弛變量，優(yōu)化函數(shù)可表示為：

32、????????????（6）

33、其中，是優(yōu)化迭代第t+1步的估計值，?，?，?為第t步估計值，是整個探測陣列在m次采樣獲得的回波強度信號向量，是通過測量融合建模方法獲得的距離域r處的參考信號矩陣，利用梯度下降法可得更新后的松弛變量；

34、然后固定和，利用所述提前訓練好的靈活深度網(wǎng)絡來逼近優(yōu)化問題的解，優(yōu)化函數(shù)可以表示：

35、?????????（7）

36、其中，和為優(yōu)化迭代第t+1步的估計值，為第t步估計值，是一個通過靈活深度網(wǎng)絡優(yōu)化學習得到的先驗項，根據(jù)極大似然估計后驗分布的觀點，使用去噪效果良好的去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡去逼近所述上式的解而無需復雜的優(yōu)化迭代。

37、固定和，更新對偶變量?：

38、??????????????????????????（8）

39、其中，，和為優(yōu)化迭代第t+1步的估計值，為第t步估計值，參數(shù)。

40、作為優(yōu)選，使用所述利用深度去噪網(wǎng)絡去逼近的更新優(yōu)化函數(shù)，表達式如下：

41、???????????????????????????（9）

42、其中，?和為優(yōu)化迭代第t+1步的估計值，為第t步估計值，是所述訓練獲得的深度去噪網(wǎng)絡，是設置的去噪系數(shù)。

43、本發(fā)明還提供了一種實現(xiàn)靈活魯棒的無相位太赫茲孔徑編碼三維成像方法的裝置，包括：

44、基于探測陣列的信息采集模塊，用于獲取回波信號，簡化成像系統(tǒng)的復雜度，減少成像系統(tǒng)編碼和采樣的次數(shù)，降低所述成像系統(tǒng)中超材料編碼天線刷新速率的需求；

45、距離域切片模塊，用于將復雜的三維距離像轉化為不同距離域的二維距離像；

46、參考信號矩陣建模模塊，用于實現(xiàn)低工作量下高精度的參考信號矩陣建模；訓練樣本獲取模塊，用于獲取訓練數(shù)據(jù)集；

47、靈活深度網(wǎng)絡訓練模塊，用于將所述數(shù)據(jù)集輸入靈活深度網(wǎng)絡直至得到訓練好的靈活深度網(wǎng)絡；

48、目標圖像反演模塊，用于將所述探測陣列接收的回波信號輸入優(yōu)化模型，利用所述訓練好的靈活深度網(wǎng)絡，通過交替優(yōu)化迭代，得到所述不同距離域切片處的目標高分辨重建，通過聯(lián)合重構實現(xiàn)低信噪比下的三維目標的快速高分辨重建。

49、作為優(yōu)選，所述太赫茲孔徑編碼成像系統(tǒng)包括太赫茲發(fā)射系統(tǒng)和陣列探測接收系統(tǒng)，所述太赫茲發(fā)射系統(tǒng)包括發(fā)射天線和超材料孔徑編碼天線，所述發(fā)射天線發(fā)射太赫茲波至超材料孔徑編碼天線，所述超材料孔徑編碼天線反射的太赫茲波經(jīng)過時間隨機和空間隨機反射至探測目標，所述探測目標將太赫茲波反射至陣列探測接收系統(tǒng)，所述陣列探測接收系統(tǒng)獲取回波信號。

50、作為優(yōu)選，所述發(fā)射天線發(fā)射的太赫茲波的主波束將超材料孔徑編碼天線全部覆蓋。

51、本發(fā)明具有以下的特點和有益效果：

52、（1）相比于現(xiàn)有基于相干接收的有相位太赫茲孔徑編碼三維成像，采用以上基于探測陣列的無相位成像技術方案，可以簡化接收成像系統(tǒng)的復雜度和降低系統(tǒng)成本。此外探測陣列可以利用空間采樣代替時間采樣，可以降低系統(tǒng)采樣和編碼的次數(shù)，從而降低成像系統(tǒng)對超材料孔徑編碼天線刷新率的需求和提升成像速率。

53、（2）相比于現(xiàn)有的基于稀疏先驗的優(yōu)化模型求解方法，采用以上基于靈活深度網(wǎng)絡的交替方向乘子法可以降低目標重建對回波測量數(shù)的需求，從而降低矩陣成像方程規(guī)模，減小整個三維成像計算復雜度，提升成像效率。

54、（3）相比于基于生成先驗的優(yōu)化模型求解方法，以上技術方案具有很強的靈活性和魯棒性，不再受制于生成模型范圍的限制。此外，以上技術方案考慮了實際太赫茲孔徑編碼成像系統(tǒng)誤差對成像性能的影響，其能夠實現(xiàn)在實際太赫茲孔徑編碼成像場景中對隨機目標進行高分辨重建。