本發(fā)明屬于成像
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種太赫茲成像方法，具體涉及一種低采樣點數(shù)下的太赫茲高分辨率成像方法。
背景技術(shù)：
：太赫茲波是一種頻率范圍在0.1～10THz的電磁波，介于微波與紅外波段之間。與微波、紅外線等類似，太赫茲波也可以應(yīng)用在成像系統(tǒng)中。并且，太赫茲波具有與其他電磁波不相同的特性，例如能量低、穿透力強、具有高方向性等，這些特性使得太赫茲成像系統(tǒng)具有其他成像系統(tǒng)不具備的優(yōu)勢，因而具有良好的應(yīng)用前景。但是，現(xiàn)有的太赫茲成像技術(shù)均受到分辨率的制約。為了提高太赫茲成像的分辨率，目前較為普遍的方法是提高雷達(dá)合成孔徑的寬度，使采樣得到的太赫茲信號源增多。上述方法是通過改進(jìn)太赫茲成像系統(tǒng)的硬件條件來提高分辨率的。然而，合成孔徑的寬度越高，太赫茲成像系統(tǒng)的制造成本也就越高，不利于太赫茲成像技術(shù)的推廣應(yīng)用。并且，現(xiàn)有技術(shù)中針對成像系統(tǒng)的成像方法進(jìn)行的改進(jìn)較為少見。基于逆傅里葉變換的成像法是目前常用的一種成像方法。這種方法較為簡單，通過直接對方向位坐標(biāo)進(jìn)行傅里葉逆變換即可得到目標(biāo)各個點的坐標(biāo)，從而得到目標(biāo)圖像。這種方法的步驟較為簡單，在樣本數(shù)量大的情況下對目標(biāo)點坐標(biāo)的估計精度比較高，但是在采樣數(shù)少的情況下估計精度則較低。并且，這種算法需要將目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化劃分，然后只能估計出落在網(wǎng)格上的目標(biāo)點坐標(biāo)；對于網(wǎng)格外的坐標(biāo)點，該方法采取最接近的網(wǎng)格點坐標(biāo)作為目標(biāo)點的估計結(jié)果，因此這種方法進(jìn)行成像的估計誤差較大，導(dǎo)致圖像分辨率難以提升。技術(shù)實現(xiàn)要素：為解決上述問題，提出一種改進(jìn)的太赫茲成像方法，使低采樣條件下也能夠?qū)δ繕?biāo)點的坐標(biāo)作出準(zhǔn)確的估計從而得到高分辨率的圖像，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：本發(fā)明提供一種太赫茲高分辨率成像方法，用于根據(jù)低采樣點數(shù)條件下得到的太赫茲回波來獲取目標(biāo)點坐標(biāo)，從而實現(xiàn)太赫茲高分辨率成像，其特征在于，包括如下步驟：步驟A，使用太赫茲成像系統(tǒng)向待成像物體發(fā)射太赫茲波，獲取目標(biāo)點的太赫茲回波，得到Q次采樣的回波矩陣Sr；步驟B，根據(jù)回波矩陣，用Akaike信息量準(zhǔn)則估計出信號源數(shù)量；步驟C，對步驟A得到的回波矩陣Sr進(jìn)行x維及y維的傅里葉變換，得到以波數(shù)域分量表示的回波矩陣Sr(kx’(m)，ky’(n))，其中，kx’(m)對應(yīng)觀測空間域x維的波數(shù)域分量，ky’(n)對應(yīng)觀測空間域y維的波數(shù)域分量；步驟D，對步驟C中得到的回波矩陣Sr(kx’(m)，ky’(n))進(jìn)行相位補償，得到相位補償后的回波矩陣步驟E，通過增廣矩陣束算法估算得到目標(biāo)點的一系列坐標(biāo)值，并進(jìn)行匹配得到目標(biāo)點坐標(biāo)。進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的太赫茲高分辨率成像方法，還可以具有如下技術(shù)特征：其中，步驟E包括如下子步驟：子步驟E1，將步驟D中得到的相位補償后的回波矩陣所形成的矩陣記為H，對于H的每一行向量進(jìn)行矩陣擴展，得到矩陣Hm；子步驟E2，對子步驟E1得到的矩陣Hm進(jìn)行矩陣平移，得到矩陣Hm的增廣矩陣He；子步驟E3，對子步驟E2得到的增廣矩陣He進(jìn)行特征值分解，提取與x維和y維相關(guān)的兩維目標(biāo)信息相關(guān)的特征向量；子步驟E4，根據(jù)子步驟E3得到的特征向量進(jìn)行廣義特征值計算，得到信號的x維頻率信息以及y維頻率信息；子步驟E5，根據(jù)子步驟E4得到的x維頻率信息以及y維頻率信息，計算得到目標(biāo)點的x維坐標(biāo)以及y維坐標(biāo)；子步驟E6，對子步驟E5得到的x維坐標(biāo)以及y維坐標(biāo)進(jìn)行配對，得到目標(biāo)點坐標(biāo)。發(fā)明作用與效果根據(jù)本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法，由于采用了MEMP算法，該方法在低采樣點數(shù)的條件下仍然具有較高的目標(biāo)點估計精度，并且不需要對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化劃分，在任意位置的目標(biāo)點都能夠較好地估計得出其坐標(biāo)，因此能夠在低采樣點數(shù)的條件下實現(xiàn)高分辨率成像。附圖說明圖1是本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法的流程圖；圖2是本發(fā)明的太赫茲成像系統(tǒng)的觀測空間示意圖；圖3是本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法與基于逆傅里葉變換的太赫茲成像結(jié)果對比圖。具體實施方式以下結(jié)合附圖及實施例來說明本發(fā)明的具體實施方式。<實施例>圖1是本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法的流程圖。如圖1所示，本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法主要包括步驟A～步驟E這五個步驟，具體過程如下所述。步驟A，使用太赫茲成像系統(tǒng)向待成像物體發(fā)射太赫茲波，獲取目標(biāo)點的太赫茲回波，得到Q次采樣的回波矩陣Sr，主要包括如下子步驟：子步驟A1，使用太赫茲成像系統(tǒng)向待成像物體發(fā)射太赫茲波，并從待成像物體表面返回的回波，進(jìn)行一次采樣過程。圖2是本發(fā)明的太赫茲成像系統(tǒng)的觀測空間示意圖。如圖2所示，觀測空間為一個分布有多個采樣點的平面，發(fā)出太赫茲波后接收相應(yīng)的回波。例如，圖中的太赫茲成像系統(tǒng)從采樣平面方位發(fā)出太赫茲波，到達(dá)待成像物體(即、成像目標(biāo))的一個目標(biāo)點(x，y)以后，產(chǎn)生一個回波返回采樣點(x’,y’,Z0)。由此，采樣點就得到了關(guān)于該目標(biāo)點的回波信息。在本實施例中，收集的回波為散射較強的目標(biāo)點產(chǎn)生的回波，這些散射較強的點在下文中稱為散射點。另外，由于本實施例中，收集的回波為散射點所產(chǎn)生的回波，因此散射點的數(shù)量也就等于信號源的數(shù)量。將上述回波信息按下式(1)的形式進(jìn)行記錄，sr(xm′,yn′,tq)=Σl=1Lσl(xl,yl)ej2πf(tq-2(xm′-xl)2+(yn′-yl)2+Z02c)---(1)]]>式(1)中，x'm為觀測空間收發(fā)機沿x維的空間采樣位置，m＝0,…,M-1，M為滿足均勻采樣時在x維的空間采樣點數(shù)量；y'n為沿y維的空間采樣位置，n＝0,…,N-1，N為滿足均勻采樣時在y維的空間采樣點數(shù)量。σl(xl，yl)表示第l個散射點的散射系數(shù)，L為散射點總個數(shù)(即、信號源總個數(shù))，f是信號頻率，(xl，yl)為散射點坐標(biāo)，Z0是目標(biāo)中心到探測器觀測平面的距離，c是光速。子步驟A2，將上述過程中的采樣時刻記為tq，收集tq時刻全部采樣位置的的回波，并將其整理成如式(2)所示的向量形式，得到tq時刻回波：sr(tq)=sr(x0′,y0′,tq)...sr(x0′,yN-1′,tq)...sr(xM-1′,y0′,tq)...sr(xM-1′,yN-1′,tq)---(2)]]>由式(2)可知，由于滿足均勻采樣時，x維的空間采樣點數(shù)量為M，y維的空間采樣點數(shù)量為N，因此tq時刻的回波中總共包含M*N(以下記為MN)個采樣點的采樣信息。子步驟A3，用太赫茲成像系統(tǒng)進(jìn)行Q次采樣，每次采樣均按照子步驟A1～子步驟A2所描述的過程收集每次采樣時刻下的回波，從而得到Q次采樣的回波。將上述Q次采樣的回波整理成如式(3)所示的矩陣形式：式(3)中，矩陣Sr為回波矩陣，即Q次采樣下，MN個采樣點所得到的回波所構(gòu)成的矩陣。步驟B，根據(jù)上述步驟A得到的回波矩陣Sr，用Akaike信息量準(zhǔn)則估計出信號源數(shù)目，具體包括如下子步驟：子步驟B1，根據(jù)式(4)獲取回波的協(xié)方差矩陣R，R=Sr×SrH---(4)]]>式(4)中，為Sr的共軛轉(zhuǎn)置矩陣。子步驟B2，基于Akaike信息量準(zhǔn)則(以下簡稱AIC準(zhǔn)則)，根據(jù)式(5)估算出信號源數(shù)量L0：AIC(L)＝2T(MN-L)lnΛ(L)+2L(2MN-L)(5)式(5)中，T為采樣數(shù)，Λ(L)為似然函數(shù)，具體計算式如式(6)所示：Λ(L)=1/MN-LΣi=L+1MNλi/(Πi=L+1MNλi)1/MN-L---(6)]]>式(6)中，λi為R的特征值。根據(jù)式(5)及式(6)，得到0,1,...,MN-1之間使AIC準(zhǔn)則取值最小的L值，該L值即為信號源數(shù)量L0。步驟C，對步驟A得到的回波矩陣Sr進(jìn)行x維及y維的傅里葉變換，得到以波數(shù)域分量表示的回波矩陣Sr(kx’(m)，ky’(n))，其中，kx’(m)對應(yīng)觀測空間域x維的波數(shù)域分量，ky’(n)對應(yīng)觀測空間域y維的波數(shù)域分量，具體包括如下子步驟：子步驟C1，對發(fā)射信號和接收信號作混頻處理，消去時間變量tq，過程如式(7)所示：sr(xm′,yn′)=sr(xm′,yn′,tq)×e-j2πftq=Σl=1Lσl(xl,yl)ej2πf(tq-2(xm′-xl)2+(yn′-yl)2+Z02c)×e-j2πftq=Σl=1Lσl(xl,yl)e-j4πf2(xm′-xl)2+(yn′-yl)2+Z02c---(7)]]>式(7)中，e為自然常數(shù)，j為復(fù)信號的表示。子步驟C2，將式(7)中的球面波經(jīng)過平面波疊加展開，得到波數(shù)域的回波表達(dá)式，即：sr(xm′,yn′)=Σl=1Lσl(xl,yl)e-j2k(xm′-xl)2+(yn′-yl)2+Z02=Σl=1Lσl(xl,yl){Σkx′(m)Σky′(n)e-jkx′(m)(xl-xm′)-jky′(n)(yl-yn′)+jkz′(m,n)Z0}---(8)]]>其中，k＝2πf/c是波數(shù)，kx'(m)和ky'(n)分別對應(yīng)觀測空間域x和y維的波數(shù)域分量，為觀測空間域z維的波數(shù)域分量。由于從波數(shù)域回波的表達(dá)式中可以看出目標(biāo)散射系數(shù)σl(xl,yl)與回波的傅里葉變換關(guān)系，因此利用傅里葉變換關(guān)系，式(8)可以簡化為式(9)的形式：sr(kx(m),ky′(n))=ΔFT2D{sr(xm′,yn′)}e-jkz·(m,n)Z0=FT2D{σl(xl,yl)}---(9)]]>因此，通過對回波sr(xm',yn')的x、y方向維回波進(jìn)行如上所述的傅里葉變換，可以得到波數(shù)域回波與散射點坐標(biāo)的直接關(guān)系。步驟D，對步驟C中得到的回波矩陣Sr(kx’(m)，ky’(n))進(jìn)行相位補償，得到相位補償后的回波矩陣具體過程如下：由式(9)可以得到，第(m,n)個觀測點的觀測回波為如下式(10)所述的形式：sr(kx′(m),ky′(n))=Σl=1Lσl(xl,yl)e-jkx′(m)xi-jky′(n)yle-jkz′(m,n)Z0---(10)]]>式(10)中，得到的回波信息中包含了和目標(biāo)信息無關(guān)的相位信息為了消去該相位信息，需要根據(jù)式(11)對回波進(jìn)行相位補償：s~r(kx′(m),ky′(n))=Δsr(kx′(m),ky′(n))ejkz′(m,n)Z0=Σl=1Lσl(xl,yl)e-jkx′(m)xl-jky′(n)yl---(11)]]>由此，得到的相位補償后的回波矩陣中不再包含相位信息。步驟E，通過增廣矩陣束算法估算得到目標(biāo)點的一系列坐標(biāo)值，并進(jìn)行匹配得到目標(biāo)點坐標(biāo)，包括如下子步驟：子步驟E1，將步驟D中得到的相位補償后的回波矩陣所形成的矩陣記為H，對于H的每一行向量進(jìn)行矩陣擴展，得到矩陣Hm，過程如下：令對H的每一行向量進(jìn)行矩陣擴展，得到的矩陣Hm如下式(12)所示：式(12)中，Hm是I×(N-I+1)的Hankel矩陣，Hm的每一列長度為I，并且滿足I≥L。子步驟E2，對子步驟E1得到的矩陣Hm進(jìn)行矩陣平移，得到矩陣Hm的增廣矩陣He，過程如下式(13)所示：式(13)中，He是K×(M-K+1)的Hankel分塊矩陣，He的每一列有K個Hankel塊矩陣，并且滿足K≥L。子步驟E3，對子步驟E2得到的增廣矩陣He進(jìn)行特征值分解，提取與x維和y維相關(guān)的兩維目標(biāo)信息相關(guān)的特征向量，過程如下：首先，對矩陣He進(jìn)行如式(14)所示的特征值分解，He=UsΣsVsH+UnΣnVnH---(14)]]>式(14)中，Us是包含了和目標(biāo)信息相關(guān)的特征向量，Un是和目標(biāo)信息無關(guān)的特征向量。然后，提取構(gòu)建和兩維信號信息相關(guān)的特征向量：令Us1＝Us(1:KL-L,:),Us2＝Us(L+1:end,:)，并且令Usp＝P·Us，提取和x維、y維目標(biāo)信息相關(guān)的特征向量，即Usp1＝Usp(1:KL-L,:)，Usp2＝Usp(L+1:end,:)。其中，P的表達(dá)式如下式(15)所示:P=pT(1)pT(1+I)...pT(1+(K-1)I)...pT(I)pT(I+I)...pT(I+(K-1)I)---(15)]]>式(15)中，p(I+(K-1)I)表示第I+(K-1)I行元素為1，其余元素為0的KI×1矩陣；pT為p的轉(zhuǎn)置矩陣。子步驟E4，根據(jù)子步驟E3得到的特征向量進(jìn)行廣義特征值計算，得到信號的x維頻率信息以及y維頻率信息，過程如下：計算Us1-λUs2的廣義特征值，得到信號的x維頻率信息fx,l；計算Usp1-λUsp2的廣義特征值，得到信號的y維頻率信息fy,l。子步驟E5，根據(jù)子步驟E4得到的x維頻率信息以及y維頻率信息，計算得到目標(biāo)點的x維坐標(biāo)以及y維坐標(biāo)，過程如下：根據(jù)下式(16)得到目標(biāo)點的x維坐標(biāo)，根據(jù)下式(17)得到目標(biāo)點的y維坐標(biāo)：fx,l＝Δfxxl(16)fy,l＝Δfyyl(17)式(16)中，為x方向波束域采樣間隔；式(17)中，為y方向波束域采樣間隔。子步驟E6，由于子步驟E5中，得到的坐標(biāo)點并不一定就是目標(biāo)的坐標(biāo)點，因此還需將x維坐標(biāo)信息和y維坐標(biāo)信息進(jìn)行配對，得到實際上的目標(biāo)點的坐標(biāo)，該配對過程包括如下子步驟：子步驟E6.1，令i＝1，計算找到Js(i,j)取最大值時的j并組成配對(i,j(i))。子步驟E6.2，令i＝i+1，計算Js(i,j)，j＝1,2,...,L，找到Js(i,j)取最大值時的j并組成配對(i,j(i))，但是j≠j(k),其中k＝1,2,...,i-1。子步驟E6.3，重復(fù)子步驟E6.2，直到i＝L-1。子步驟E6.4，根據(jù)(i,j(i))，完成(yi,zj(i))的配對。經(jīng)過上述過程，即可得到目標(biāo)點的坐標(biāo)。圖3是本發(fā)明的太赫茲高分辨率成像方法與基于逆傅里葉變換的太赫茲成像結(jié)果對比圖。圖3(a)和圖(b)中，白色原點指示真實的散射點位置。圖(a)示出在采樣點數(shù)為50×50，x、y維目標(biāo)點坐標(biāo)不在網(wǎng)格上時，通過基于逆傅里葉變換法得出的太赫茲成像結(jié)果圖；圖(b)示出在采樣點數(shù)為50×50，x、y維目標(biāo)點坐標(biāo)不在網(wǎng)格上時通過本發(fā)明的成像方法得出的太赫茲成像結(jié)果圖。由圖3(a)和圖3(b)的對比可知，基于逆傅里葉變換的成像方法的估計誤差為0.0513，經(jīng)過這種算法仿真出來的一些目標(biāo)點連在一起無法區(qū)分開。而本發(fā)明的成像方法的估計誤差為0.0224，并且沒有出現(xiàn)目標(biāo)點連在一起的情況?？梢钥闯?，相比于基于逆傅里葉變換的成像方法，本發(fā)明的成像方法在較低的樣本數(shù)下仍然具有較高的樣本估計精度；并且，本發(fā)明的成像方法不需要對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，因此對于沒有分布在網(wǎng)格上的目標(biāo)點也可以較好的估計出來，其結(jié)果就是在進(jìn)行太赫茲成像時有更高的分辨率。實施例作用與效果根據(jù)本實施例的太赫茲高分辨率成像方法，由于采用了MEMP算法，該方法在低采樣點數(shù)的條件下仍然具有較高的目標(biāo)點估計精度，并且不需要對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化劃分，在任意位置的目標(biāo)點都能夠較好地估計得出其坐標(biāo)，因此能夠在低采樣點數(shù)的條件下實現(xiàn)高分辨率成像。當(dāng)前第1頁1 2 3