基于复合正则化参数的雷达成像方法、装置、设备及介质

1.本公开涉及雷达成像领域，具体地涉及一种复合正则化参数的雷达成像方法、装置、电子设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.目前，在雷达成像领域内，稀疏微波成像具有降低系统数据量和复杂度、提高成像质量的特性。正则化方法是实现稀疏微波成像重构的重要手段，通过最小化残差项和惩罚项构成的损失函数实现成像。
3.随着压缩感知技术的发展，稀疏微波成像不再局限于含有单一惩罚项的正则化模型，而是含有多个惩罚项的复合正则化模型。在复合正则化模型中，每个惩罚项对成像结果的影响程度由对应的正则化参数来控制。目前广泛使用的正则化参数选择方法仅适用于确定单一正则化参数，无法确定多个正则化参数。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本公开提供了提高雷达成像质量和效率的基于复合正则化参数的雷达成像方法、装置、电子设备、介质和程序产品。
5.根据本公开的一个方面，提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像方法，包括：获取回波信号；根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数；根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数；根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合；基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数；以及根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。
6.根据本公开的实施例，成像超曲面表达式包括：
[0007][0008][0009]
其中，为超曲面函数，y为与回波信号对应的回波信号向量，a为观测矩阵，为预成像函数，pi()为第i个惩罚项，λ为惩罚项的正则化参数，λi为第i个惩罚项的子正则化参数，x为观测图像向量，以及k为大于等于2的整数。
[0010]
根据本公开的实施例，预设阈值包括预设下限阈值和预设上限阈值，预设上限阈值大于等于预设下限阈值；根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合包括：针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定至少一个测试参数值；根据与每个子正则化参数分别对应的至少一个测试参数值，确定至少一个测试参数值集合；利用曲率公式和有向面积公式，处理成像超曲面表达式和至少一个测试参数值集合，确定与每个测试参数值集合分别对应的测试曲率值和测试有向面积值，得到至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面
积值；根据至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值，得到至少一个第一测试曲率值；以及根据至少一个第一测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0011]
根据本公开的实施例，针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定至少一个测试参数值包括：针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定多个预测试参数值；以及根据预设抽样率，从多个预测试参数值中，确定至少一个测试参数值。
[0012]
根据本公开的实施例，根据至少一个第一测试曲率值，确定将目标参数值集合包括：根据至少一个第一测试曲率值，确定预第二测试曲率值；根据与预第二测试曲率值对应的测试参数值集合和抽样率，确定至少一个更新测试参数值集合；根据成像超曲面表达式和每个更新测试参数值集合，确定与每个更新测试参数值集合分别对应的更新测试曲率值和更新有向面积值，得到至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值；根据至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值，确定与每个更新测试参数值集合对应的第二测试曲率值，得到至少一个第二测试曲率值；以及根据预第一测试曲率值和至少一个第二测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0013]
根据本公开的实施例，曲率公式包括：
[0014][0015]
其中，ρi为与测试参数集合对应的第i个测试曲率值，a为与测试参数集合对应的超曲面上的点，bi为与第i个第一辅助参数集合对应的超曲面上的点，ci为与第i个第二辅助参数集合对应的超曲面上的点，其中，第一辅助参数集合和第二辅助参数集合根据测试参数值集合和至少一个测试参数值确定。
[0016]
根据本公开的实施例，根据至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值包括：从至少一个测试有向面积值中，确定大于等于子预设阈值的至少一个第一测试有向面积值；以及根据与每个第一测试有向面积值对应的测试曲率值中，确定第一测试曲率值。
[0017]
本公开的另一方面提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像装置，包括：获取模块，用于获取回波信号；第一确定模块，用于根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数；第二确定模块，用于根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数；第三确定模块，用于根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合；第四确定模块，用于基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数；以及生成模块，用于根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。
[0018]
本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述基于复合正则化参数的雷达成像方法。
[0019]
本公开的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述基于复合正则化参数的雷达成像方法。
[0020]
本公开的另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于复合正则化参数的雷达成像方法。
[0021]
本公开将基于回波信号确定的预成像函数，转化为超曲面表达式。利用该超曲面表达式构建的超曲面，确定复合正则化参数中的每个子正则化参数的数值。最后，根据该每个子正则化参数的数值，确定目标成像函数，以用于雷达成像。本公开通过构建超曲面以确定每个子正则化参数的数值，解决了复合正则化模型中多个正则化参数的确定问题，提高了合成孔径雷达成像的质量和效率。
附图说明
[0022]
通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0023]
图1示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法、装置、电子设备、介质和程序产品的应用场景图；
[0024]
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法的流程图；
[0025]
图3示意性示出了根据本公开实施例的确定第一测试曲率值方法的原理图；
[0026]
图4a～4d示意性示出了根据本公开另一实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法的原理图；
[0027]
图5示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像装置的结构框图；以及
[0028]
图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于复合正则化参数的雷达成像方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
[0029]
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
[0030]
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
[0031]
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
[0032]
在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
[0033]
本公开的实施例提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像方法，获取回波信号；根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数；根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数；根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合；基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数；以及根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。
[0034]
图1示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像的应用场景图。
[0035]
如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101、102、103、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0036]
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
[0037]
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0038]
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
[0039]
需要说明的是，本公开实施例所提供的基于复合正则化参数的雷达成像方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的基于复合正则化参数的雷达成像装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的基于复合正则化参数的雷达成像方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的基于复合正则化参数的雷达成像装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
[0040]
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0041]
以下将基于图1描述的场景，通过图2～图4d对公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法进行详细描述。
[0042]
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法的流程图。
[0043]
如图2所示，该实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法包括操作s210～操作s260，该基于复合正则化参数的雷达成像方法可以由服务器执行。
[0044]
在操作s210，获取回波信号。
[0045]
在操作s220，根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数。
[0046]
根据本公开的实施例，回波信号例如可以是在雷达发出电磁波后，接收到的信号。
[0047]
在接收到回波信号后，对该回波信号进行处理，得到回波信号向量，并确定观测矩阵和观测图像向量。将该回波信号向量、观测矩阵和观测图像向量分别代入预设成像函数，
得到预成像函数。预成像函数例如可以如以下公式(1)所示。
[0048][0049]
其中，为预成像函数，y为与回波信号对应的回波信号向量，a为观测矩阵，x为观测图像向量，pi()为第i个惩罚项，λ为惩罚项的正则化参数，λi为第i个惩罚项的子正则化参数，以及k为大于等于2的整数。
[0050]
在操作s230，根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数。
[0051]
根据本公开的实施例，成像超曲面表达式例如可以是用于确定超曲面的成像方程式。
[0052]
根据预成像函数，确定回波信号向量、观测矩阵、观测矩阵向量、惩罚项和子正则化参数。根据回波信号向量、观测矩阵、观测矩阵向量、惩罚项和子正则化参数，利用预设的超曲面函数，确定成像超曲面表达式。成像超曲面表达式例如可以如以下公式(2)所示。
[0053][0054]
其中，为超曲面函数，y为与回波信号对应的回波信号向量，a为观测矩阵，为预成像函数，pi()为第i个惩罚项，λ为惩罚项的正则化参数，λi为第i个惩罚项的子正则化参数，x为观测图像向量，以及k为大于等于2的整数。
[0055]
在操作s240，根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合。
[0056]
根据本公开的实施例，正则化参数包括多个子正则化参数。预先针对每个子正则化参数，确定阈值，得到与每个子正则化参数分别对应的预设阈值。需要说明的是，与每个子正则化参数分别对应的预设阈值，可以相同也可以不同。
[0057]
根据与每个子正则化参数的预设阈值，确定与每个正则化参数分别对应的多个参数值。在与每个正则化参数对应的多个参数值中任选一个参数值，组成至少一个测试参数值集合。
[0058]
每个测试参数值集合代入成像超曲面表达式中，均为超曲面上的一个点。根据预设的条件函数，确定在超曲面上满足预设条件的点，并将与该点对应的测试参数值集合作为目标参数值集合。
[0059]
根据本公开的另一个实施例，预设阈值例如可以包括预设下限阈值和预设上限阈值，预设上限阈值大于等于预设下限阈值。操作s240还包括：针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定至少一个测试参数值；根据与每个子正则化参数分别对应的至少一个测试参数值，确定至少一个测试参数值集合；利用曲率公式和有向面积公式，处理成像超曲面表达式和至少一个测试参数值集合，确定与每个测试参数值集合分别对应的测试曲率值和测试有向面积值，得到至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值；根据至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值，得到至少一个第一测试曲率值；以及根据至少一个第一测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0060]
以一个子正则化参数λ1为例，如下公式(3)所示，确定至少一个测试参数值。
[0061]
[0062]
其中，为子正则化参数λ1的预设下限值，为子正则化参数λ1的预设上限值，为针对子正则化参数λ1第s1 1个测试测试参数值，以及s1为大于等于3的整数。由上公式(3)确定，针对子正则化参数λ1，至少一个测试参数值包括和类似地，针对每个子正则化参数，确定与该子正则化参数对应的测试参数值，得到与每个子正则化参数分别对应的至少一个测试参数值。
[0063]
在确定与每个子正则化参数分别对应的至少一个测试参数值后，在每个至少一个测试参数值中任选一个测试参数值，确定至少一个测试参数值集合。例如，测试参数值集合可以为其中为针对子正则化参数λ1的第j1个测试测试参数值，为针对子正则化参数λ2的第j2个测试测试参数值，为针对子正则化参数λi的第ji个测试测试参数值，为针对子正则化参数λk第jk个测试测试参数值，2≤ji≤s
i-1，si为大于等于3的整数，以及k为大于等于2的整数。
[0064]
曲率公式例如可以为以下公式(4)，有向面积公式例如可以为以下公式(5)。
[0065][0066][0067]
其中，ρi为与测试参数集合对应的第i个测试曲率值，a为与测试参数集合对应的超曲面上的点，bi为与第i个第一辅助参数集合对应的超曲面上的点，ci为与第i个第二辅助参数集合对应的超曲面上的点，area(ab
ici
)为由与a、bi和ci分别对应的超曲面上的点组成的三角形的测试有向面积值，其中，第一辅助参数集合和第二辅助参数集合根据测试参数值集合和至少一个测试参数值确定。
[0068]
根据公式(4)和公式(5)，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值例如可以包括以下步骤。
[0069]
以测试参数值集合为例，构建多个第一辅助参数集合bi，如公式(6)所示，并获取多个第二辅助参数集合ci，如公式(8)所示。
[0070][0071]
其中，b1、b2和bk分别为第一辅助参数集合，为子正则化参数λi的第ji个测试参数值，j
′i为大于ji小于等于si的整数，(i＝1，2...，k)，以及k为大于等于2的整数。需要说明的是，公式(6)中的第一辅助参数集合bi表示了s
i-j1个子第一辅助参数集合。以第一辅助参数集合b1为例，第一辅助参数集合b1具体为公式(7)所示的s
1-j1个子第一辅助参数集合。
[0072][0073][0074]
其中，b
1，i
为针对第一辅助参数集合b1的第i个子第一辅助参数集合，s1为大于等于
3的整数，为子正则化参数λi的第ji个测试参数值，(i＝1，2...，k)，以及k为大于等于2的整数。
[0075][0076][0077]
其中，c1、c2和ck分别为第二辅助参数集合，为子正则化参数λi的第1个测试参数值，为子止则化参数λi的第ji个测试参数值，(i＝1，2...，k)，以及k为大于等于2的整数。
[0078]
根据至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值包括：从至少一个测试有向面积值中，确定大于等于子预设阈值的至少一个第一测试有向面积值；以及根据与每个第一测试有向面积值对应的测试曲率值中，确定第一测试曲率值。
[0079]
利用公式(4)和公式(5)，针对测试参数值集合a和第一辅助参数集合b1，确定测试参数值集合a和s
1-j1个子第一辅助参数集合b
1，i
分别与第二辅助参数集合c1的测试曲率值，得到s
1-j1个测试曲率值，和s
1-j1个测试有向面积值。将s
1-j1个测试有向面积值与子预设阈值进行对比，确定大于子预设阈值的至少一个第一测试有向面积值，子预设阈值例如可以为0。在与每个第一测试有向面积值对应的测试曲率值中，将最大的测试曲率值作为子测试曲率值。类似地，确定针对测试参数值集合a和第一辅助参数集合b2～bk分别对应的子测试曲率值，得到与测试参数值集合a对应的k个子测试曲率值。根据该k个子测试曲率值，将该k个子测试曲率值的平均值作为与测试参数值集合a对应的第一测试曲率值。类似地，确定与至少一个测试参数值集合中每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值，得到至少一个第一测试曲率值。
[0080]
在至少一个第一测试曲率值中，确定最大的第一测试曲率值为目标测试曲率值，并将与目标测试曲率值对应的测试参数集合作为目标参数值集合。
[0081]
根据本公开的另一个实施例，操作s240还包括针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定多个预测试参数值；以及根据预设抽样率，从多个预测试参数值中，确定至少一个测试参数值。
[0082]
针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定多个预测试参数值。在计算能力不足的情况下，可以从与每个子正则化参数对应的多个预测试参数值中，根据抽样率，分别抽出一定比例的预测试参数值作为测试参数值。该抽样率由要求精度、运算量、运算速度等要求确定。
[0083]
例如，预测试参数值包括和抽样率为d，即从开始每隔d-1个点进行抽样，并包含最后一个点，得到的测试参数值包括和其中ti由以下公式(9)确定。
[0084][0085]
其中，为向下取整，si为大于等于3的整数，d为抽样率。
[0086]
针对该至少一个测试参数值，确定与每个测试参数值分别对应的第一测试曲率值
后。根据第一测试曲率值，确定目标参数值集合包括：根据至少一个第一测试曲率值，确定预第二测试曲率值；根据与预第二测试曲率值对应的测试参数值集合和抽样率，确定至少一个更新测试参数值集合；根据成像超曲面表达式和每个更新测试参数值集合，确定与每个更新测试参数值集合分别对应的更新测试曲率值和更新有向面积值，得到至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值；根据至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值，确定与每个更新测试参数值集合对应的第二测试曲率值，得到至少一个第二测试曲率值；以及根据预第二测试曲率值和至少一个第二测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0087]
从多个第一测试曲率值中，确定最大的第一测试曲率值为预第二测试曲率值。
[0088]
例如，与预第二测试曲率值对应的测试参数值集合为针对每个子正则化参数，确定与该子正则化参数对应的测试参数值的周围测试参数值。以为例，与子正则化参数λ1对应的预测试参数值包括和确定其中，为与子正则化参数λ1对应的更新测试参数值。类似地，针对每个子正则化参数，确定多个更新测试参数值。在每个多个更新测试参数值中任选一个更新测试参数值，确定至少一个更新测试参数值集合。
[0089]
利用公式(4)和公式(5)，确定与至少一个更新测试参数值集合中每个更新测试参数值集合分别对应第二测试曲率值，得到至少一个第二测试曲率值，具体确定方法，与上文相类似。
[0090]
在预第二测试曲率值和至少一个第二测试曲率值中，确定最大的测试曲率值为目标测试曲率值，并将与目标测试曲率值对应的测试参数集合作为目标参数值集合。
[0091]
基于此，实现了在计算条件有限的情况下，快速确定目标参数值集合。
[0092]
在操作s250，基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数。
[0093]
根据本公开的实施例，将目标参数值集合中的每个测试参数值，分别代入预成像函数中，得到目标成像函数。
[0094]
在操作s260，根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。
[0095]
图3示意性示出了根据本公开实施例的确定第一测试曲率值方法的原理图。
[0096]
如图3所示，第一点301为与测试参数集合a对应的超曲面上的点，第二点311、第三点312和第四点313分别为与子第一辅助参数集合b
1，1
、子第一辅助参数集合b
1，2
和子第一辅助参数集合b
1，3
对应的超曲面上的点，第五点321为与第二辅助参数集合c1对应的超曲面上的点。
[0097]
针对测试参数集合a和子第一辅助参数集合b
1，1
，利用公式(4)和公式(5)，计算与由第一点301、第二点311和第五点321组成的三角形对应的测试曲率值ρ
1，1
和测试有向面积值area(ab
1，1
c1)。类似地，利用公式(4)和公式(5)，计算与由第一点301、第三点312和第五点321组成的三角形对应的测试曲率值ρ
1，2
和测试有向面积值area(ab
1，2
c1)。类似地，利用公式(4)和公式(5)，计算与由第一点301、第四点313和第五点321组成的三角形对应的测试曲率值ρ
1，3
和测试有向面积值area(ab
1，3
c1)。
[0098]
在确定area(ab
1，1
c1)、area(ab
1，2
c1)和area(ab
1，3
c1)均大于0的情况下，确定area(ab
1，1
c1)、area(ab
1，2
c1)和area(ab
1，3
c1)分别为第一测试有向面积值。在确定ρ
1，1
大于ρ
1，2
和ρ
1，3
的情况下，将ρ
1，1
作为子测试曲率值ρ1。
[0099]
在测试参数集合a包括k个测试参数值的情况下，类似地，针对测试参数集合a、第一辅助参数集合b2～bk和第二辅助参数集合c2～ck，确定子测试曲率ρ2～ρk。需要说明的是，k为大于等于2的整数。
[0100]
在针对测试参数集合a，确定子测试曲率ρ1～ρk后，确定ρ1～ρk的平均值为与测试参数集合a对应的第一测试曲率值。
[0101]
本领域技术人员可以理解，以上实施例仅作为示例，本发明具体子第一辅助参数集合的个数并不局限于此。
[0102]
图4a～4d示意性示出了根据本公开另一实施例的基于复合正则化参数的雷达成像方法的原理图。
[0103]
以合成孔径雷达成像中的l1 tv正则化模型为例，构建如公式(10)所示的预成像函数。
[0104][0105]
其中，为预成像函数，y为与回波信号对应的回波信号向量，a为观测矩阵，x为观测图像向量，x为二维观测图像向量x的矩阵形式，以及λ1和λ2分别为子正则化参数。
[0106]
根据该预成像函数，确定成像超曲面表达式，由该成像超曲面表达式确定的超曲面例如可以如图4a所示。分别确定每个子正则化参数的预设下限阈值和预设上限阈值。并根据该成像超曲面表达式、预设下限阈值和预设上限阈值，确定与目标点401对应的测试参数值集合为目标参数值集合。该目标点401在残差项和惩罚项(||x||1)方向放的投影中的位置，例如可以如图4b中的目标点401处。该目标点401在残差项和惩罚项(tv(|x|)方向上的投影中的位置，例如可以如图4c中的目标点401处。
[0107]
基于与图4a中目标点401对应的目标参数值集合和公式(9)所示的预成像函数，构成目标成像函数。根据该目标成像函数，生成的图像如图4d所示，在成像过程中，采用傅立叶阵作为观测矩阵，信噪比snr＝20db。如图4d所示，基于本公开的雷达成像方法，可以清楚的确定点、面和边界线的位置。
[0108]
为了验证本公开的雷达成像方法，对验证点410、验证面421、验证面422、验证边431和验证边432进行指标评估。针对验证点410，采用的验证指标为峰值信噪比(psnr)和第一评价指标(amp)。针对验证面421和验证面422采用的验证指标为第二评价指标(enl)。针对验证边431和验证边432采用的验证指标为第三评价指标(epi)。验证结果如下表1～表3所示。
[0109]
表1
[0110]
[0111]
表2
[0112][0113]
表3
[0114][0115]
由上表1～表3可见，基于目标参数值集合组成的目标成像函数的成像效果最优。
[0116]
本领域技术人员可以理解，以上实施例仅作为示例，本发明具体惩罚项的个数和子正则化参数的个数并不局限于此。
[0117]
基于上述基于复合正则化参数的雷达成像方法，本公开还提供了一种基于复合正则化参数的雷达成像装置。以下将结合图5对该装置进行详细描述。
[0118]
图5示意性示出了根据本公开实施例的基于复合正则化参数的雷达成像装置的结构框图。
[0119]
如图5所示，该实施例的基于复合正则化参数的雷达成像装置500包括获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530、第三确定模块540、第四确定模块550和生成模块560。
[0120]
获取模块510用于获取回波信号。在一实施例中，获取模块510可以用于执行前文描述的操作s210，在此不再赘述。
[0121]
第一确定模块520用于根据回波信号和预设成像函数，确定预成像函数。在一实施例中，第一确定模块520可以用于执行前文描述的操作s220，在此不再赘述。
[0122]
第二确定模块530用于根据预成像函数，确定成像超曲面表达式，预成像函数包括正则化参数。在一实施例中，第二确定模块530可以用于执行前文描述的操作s230，在此不再赘述。
[0123]
根据本公开的实施例，第二确定模块中的成像超曲面表达式包括：
[0124]
[0125][0126]
其中，为超曲面函数，y为与回波信号对应的回波信号向量，a为观测矩阵，为预成像函数，pi()为第i个惩罚项，λ为惩罚项的正则化参数，λi为第i个惩罚项的子正则化参数，x为观测图像向量，以及k为大于等于2的整数。
[0127]
第三确定模块540用于根据成像超曲面表达式和正则化参数中的每个子正则化参数的预设阈值，确定与正则化参数对应的目标参数值集合。在一实施例中，第三确定模块540可以用于执行前文描述的操作s240，在此不再赘述。
[0128]
根据本公开的实施例，预设阈值包括预设下限阈值和预设上限阈值，预设上限阈值大于等于预设下限阈值；第三确定模块540还用于针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定至少一个测试参数值；根据与每个子正则化参数分别对应的至少一个测试参数值，确定至少一个测试参数值集合；利用曲率公式和有向面积公式，处理成像超曲面表达式和至少一个测试参数值集合，确定与每个测试参数值集合分别对应的测试曲率值和测试有向面积值，得到至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值；根据至少一个测试曲率值和至少一个测试有向面积值，确定与每个测试参数值集合分别对应的第一测试曲率值，得到至少一个第一测试曲率值；以及根据至少一个第一测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0129]
根据本公开的实施例，第三确定模块540还用于针对每个子正则化参数，根据预设下限阈值和预设上限阈值，分别确定多个预测试参数值；以及根据预设抽样率，从多个预测试参数值中，确定至少一个测试参数值。
[0130]
根据本公开的实施例，第三确定模块540还用于根据至少一个第一测试曲率值，确定预第二测试曲率值；根据与预第二测试曲率值对应的测试参数值集合和抽样率，确定至少一个更新测试参数值集合；根据成像超曲面表达式和每个更新测试参数值集合，确定与每个更新测试参数值集合分别对应的更新测试曲率值和更新有向面积值，得到至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值；根据至少一个更新测试曲率值和至少一个更新有向面积值，确定与每个更新测试参数值集合对应的第二测试曲率值，得到至少一个第二测试曲率值；以及根据预第二测试曲率值和至少一个第二测试曲率值，确定目标参数值集合。
[0131]
根据本公开的实施例，第三确定模块540中的曲率公式包括：
[0132][0133]
其中，ρi为与测试参数集合对应的第i个测试曲率值，a为与测试参数集合对应的超曲面上的点，bi为与第i个第一辅助参数集合对应的超曲面上的点，ci为与第i个第二辅助参数集合对应的超曲面上的点，其中，第一辅助参数集合和第二辅助参数集合根据测试参数值集合和至少一个测试参数值确定。
[0134]
根据本公开的实施例，第三确定模块540还用于从至少一个测试有向面积值中，确定大于等于子预设阈值的至少一个第一测试有向面积值；以及根据与每个第一测试有向面积值对应的测试曲率值中，确定第一测试曲率值。
[0135]
第四确定模块550用于基于预成像函数和目标参数值集合，确定目标成像函数。在一实施例中，第四确定模块550可以用于执行前文描述的操作s250，在此不再赘述。
[0136]
生成模块560用于根据目标成像函数，生成与回波信号对应的图像。在一实施例中，生成模块560可以用于执行前文描述的操作s260，在此不再赘述。
[0137]
根据本公开的实施例，获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530、第三确定模块540、第四确定模块550和生成模块560中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530、第三确定模块540、第四确定模块550和生成模块560中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530、第三确定模块540、第四确定模块550和生成模块560中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
[0138]
图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于复合正则化参数的雷达成像方法的电子设备的方框图。
[0139]
如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
[0140]
在ram603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行rom602和/或ram603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，程序也可以存储在除rom602和ram603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
[0141]
根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(i/o)接口605，输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至i/o接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
[0142]
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/
系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
[0143]
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom602和/或ram603和/或rom602和ram603以外的一个或多个存储器。
[0144]
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的物品推荐方法。
[0145]
在该计算机程序被处理器601执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0146]
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0147]
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0148]
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c ，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0149]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规
定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0150]
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
[0151]
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。