阅读说明：本技术 多频带雷达融合成像方法、装置、设备及可读存储介质 (Multi-band radar fusion imaging method, device, equipment and readable storage medium ) 是由 吴宏林 赵淑珍 于 2019-11-20 设计创作，主要内容包括：本申请公开了一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括获取已知频带的多部窄带雷达回波数据；根据两部雷达的回波数据进行融合初始化处理,并利用幅度相位估计方法得到未知频带回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值,基于已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则,利用谱幅度和滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计未知频带回波数据并优化滤波器；从而在已知窄带雷达回波情况下实现雷达目标回波数据的宽频带融合估计。本申请在目标先验知识未知且宽频带回波数据缺失场景中实现了多频带雷达融合成像,有效增强了雷达成像的距离分辨率。(The application discloses a multiband radar fusion imaging method, device and equipment and a computer readable storage medium. The method comprises the steps of obtaining multiple narrow-band radar echo data of known frequency bands; performing fusion initialization processing according to echo data of two radars, obtaining the spectral amplitude of the echo data of an unknown frequency band and the initial estimation value of a filter by using an amplitude phase estimation method, and estimating the echo data of the unknown frequency band and optimizing the filter by using the spectral amplitude and the initial estimation value of the filter according to a cyclic iteration method based on the radar echo data of a known frequency band and a minimum mean square error criterion; therefore, the broadband fusion estimation of the radar target echo data is realized under the condition of the known narrow-band radar echo. According to the method and the device, multi-band radar fusion imaging is realized in the scene that target priori knowledge is unknown and broadband echo data is lost, and the range resolution of radar imaging is effectively enhanced.)

多频带雷达融合成像方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及图像融合技术领域，特别是涉及一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

雷达高分辨率距离像可提供目标丰富的几何特征，对提高检测或分类性能具有重要价值。受带宽及硬件成本的制约，单雷达成像的距离分辨率往往难以满足实际需求，数据融合技术可综合不同频带的雷达回波数据，以增强成像距离分辨率来获得高精度成像。

在多雷达观测下，信号通常是不相干的，可通过相干处理来实现不同视角、不同频带雷达数据的相干匹配。对相干数据进行融合处理可获得更大带宽的频响，有效提高成像的距离分辨率。多频带雷达数据融合方法包括频带外推(Band Width Extrapolation，BWE)方法和谱估计方法。BWE方法是利用线性预测模型来实现观测区间外推，无需目标先验知识，但在缺失频带较宽的情况下，误差较大，导致伪像。谱估计方法试图通过参量化建模来估计信号的参量，进而利用参量来获得目标的位置和幅度信息，这类方法具有较低的旁瓣，但其分辨率依赖于参量估计的准确度，需预知观测目标散射点的个数，这在实际中是很难实现的。

可见，利用单部雷达进行成像在成像分辨率上难以满足实际需求，而现有的融合方法又难以适应于频带缺失的多雷达信号融合处理；如何在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现多频带雷达融合成像，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种多频带雷达融合成像方法，包括：

获取已知频带的雷达回波数据，所述已知频带的雷达回波数据为多部窄带雷达回波数据；

对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理，并利用幅度相位估计方法得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值；

基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器；

其中，所述滤波器用于使所述已知频带的雷达回波数据中信号频率分量无失真的通过，并使所述未知频带的雷达回波数据和所述已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度不低于预设阈值。

可选的，所述基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器为：

利用最优化计算关系式估计得到所述未知频带的雷达回波数据，所述最优化计算关系式为：

s.t.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1，k＝1,2,…,K；

其中，

R_u为所述未知频带的雷达回波数据，h(ω_k)为所述滤波器的矢量，

为所述滤波器的输出，ω_k为频率，R_a为所述已知频带的雷达回波数据，β(ω_k)为所述谱幅度，N为离散频率采样点总个数，M为所述滤波器的长度，K为N的整数倍值。

可选的，所述基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器包括：

S1031：利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值，基于预设未知数据计算关系式计算得到所述未知频带的雷达回波数据的估计数据；

S1032：利用所述估计数据填充所述未知频带的雷达回波数据，并利用所述幅度相位估计方法得到填充所述估计数据后的未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的二次估计值；

S1033：重复执行S1031-S1032，直至所述幅度相位估计方法收敛，得到最终未知频带的雷达回波数据。

可选的，所述未知数据计算关系式为：

其中，R_u为所述未知频带的雷达回波数据，

为估计的滤波器，ω_k为频率，R_a为所述已知频带的雷达回波数据，

为估计谱幅度，L＝N-M+1，N为离散频率采样点总个数，M为所述滤波器的长度，K为N的整数倍值。

可选的，所述对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理为：

对未知频带的雷达回波数据进行填零处理，以作为所述未知频带的雷达回波数据的初始值。

可选的，所述利用幅度相位估计方法得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值为：

利用幅度相位估计关系式计算得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值，所述幅度相位估计关系式为：

其中，

N为离散频率采样点总个数，M为所述滤波器的长度，K为N的整数倍值，h(ω_k)为所述滤波器，

为所述滤波器的输出，ω_k为频率，β(ω_k)为所述谱幅度。

本发明实施例另一方面提供了一种多频带雷达融合成像装置，包括：

已知频带数据获取模块，用于获取已知频带的雷达回波数据，所述已知频带的雷达回波数据为多部窄带雷达回波数据；

未知频带数据计算模块，用于对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理，并利用幅度相位估计方法得到所述未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值；基于所述已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用所述谱幅度和所述滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计所述未知频带的雷达回波数据并优化所述滤波器；所述滤波器用于使所述已知频带的雷达回波数据中信号频率分量无失真的通过，并使所述未知频带的雷达回波数据和所述已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度不低于预设阈值。

可选的，所述未知频带数据计算模块具体用于利用最优化计算关系式估计得到所述未知频带的雷达回波数据，所述最优化计算关系式为：

s.t.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1，k＝1,2,…,K；

其中，

R_u为所述未知频带的雷达回波数据，h(ω_k)为所述滤波器的矢量，

为所述滤波器的输出，ω_k为频率，R_a为所述已知频带的雷达回波数据，β(ω_k)为所述谱幅度，N为离散频率采样点总个数，M为所述滤波器的长度，K为N的整数倍值。

本发明实施例还提供了一种多频带雷达融合成像设备，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述多频带雷达融合成像方法的步骤。

本发明实施例最后还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有多频带雷达融合成像程序，所述多频带雷达融合成像程序被处理器执行时实现如前任一项所述多频带雷达融合成像方法的步骤。

本申请提供的技术方案的优点在于，通过自适应滤波的谱估计由已知频带数据来获得中间未知频带信号，从而得到整个频带数据，适用于任何频带带宽缺失的场景，且不需要知道目标散射点个数，在无需目标先验知识的情况下实现了多频带雷达数据的融合，增强了雷达成像的距离分辨率，提高了融合成像与理想全频带成像的图像相似度。

此外，本发明实施例还针对多频带雷达融合成像方法提供了相应的实现装置、设备及计算机可读存储介质，进一步使得所述方法更具有实用性，所述装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或相关技术的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种多频带雷达融合成像方法的流程示意图

图2为本发明实施例提供的一个示例性例子的频带示意图；

图3为本发明实施例提供的S103的一种

具体实施方式

下的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的初始雷达回波数据示意图；

图5为本发明实施例提供的已知频带1的雷达回波成像示意图；

图6为本发明实施例提供的已知频带2的雷达回波成像示意图；

图7为本发明实施例提供的基于本申请技术方案的多频带估计结果示意图；

图8为本发明实施例提供的理想全频带雷达回波成像示意图；

图9为本发明实施例提供的基于本申请技术方案的多频带融合成像结果示意图；

图10为本发明实施例提供的多频带雷达融合成像装置的一种具体实施方式结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。

在介绍了本发明实施例的技术方案后，下面详细的说明本申请的各种非限制性实施方式。

首先参见图1，图1为本发明实施例提供的一种多频带雷达融合成像方法的流程示意图，本发明实施例可包括以下内容：

S101：获取已知频带的雷达回波数据。

在本申请中，已知频带的雷达回波数据可为多个频带的窄带雷达回波数据，例如可为图2所示的2部窄带雷达回波数据，频带1和频带2为两部工作于不同频段的雷达，频带1和频带2之间有一段未知频带数据区域。如果仅使用单部雷达的回波数据来对观测目标进行成像，其距离分辨率将受各频带雷达带宽的限制。多频带雷达融合成像可在已知频带雷达回波数据的基础上，通过融合方法将中间未知频带数据尽可能准确的估计出来，从而达到拓宽频带提高距离分辨率的目的。

S102：对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理，并利用幅度相位估计方法得到未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值。

其中，未知频带的雷达回波数据的频率值可位于已知频带的雷达回波数据的最小频率和最大频率构成的频带范围内，如图2所示。可以理解的是，在使用幅度相位估计方法，即APES方法计算未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器时，需要基于未知频带的雷达回波数据的数值。故可先对未知频带的未知频带的雷达回波数据进行初始化处理，为了便于后续数据处理，例如可对未知频带的雷达回波数据进行填零处理，以作为未知频带的雷达回波数据的初始值。当然，也可进行其他初始化处理，这均不影响本申请的实现。滤波器用于使已知频带的雷达回波数据中信号频率分量无失真的通过，并使未知频带的雷达回波数据和已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度不低于预设阈值，也就是说，使已知频带的数据中频率为ω_k的分量可以无失真的通过滤波器，同时使未知数据尽量接近已知数据的谱内容。未知频带的雷达回波数据和已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度越高，利用本申请提供的技术方案估计得到的未知频带的雷达回波数据的准确度和真实度也越高，可根据实际应用场景选取合适的阈值，本申请对此不做任何限定。

S103：基于已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用谱幅度和滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计未知频带的雷达回波数据并优化滤波器。

在本申请中，可利用已知频带的雷达回波数据，例如图2所示的两个频带的回波数据，采用最小均方误差准则按照循环迭代估计中间未知频带数据，并使获得的未知频带的数据特性尽量接近已知频带的特性，即未知频带的雷达回波数据和已知频带的雷达回波数据的谱内容相接近。

在本发明实施例提供的技术方案中，通过自适应滤波的谱估计由已知频带数据来获得中间未知频带信号，从而得到整个频带数据，适用于任何频带带宽缺失的场景，且不需要知道目标散射点个数，在无需目标先验知识的情况下实现了多频带雷达数据的融合，增强了雷达成像的距离分辨率，提高了融合成像与理想全频带成像的图像相似度。

可以理解的是，对雷达成像而言，信号经解调处理和包络对齐、自聚焦处理后，某一视角下的一维回波可表示为：

R(f)＝∫_xσ(x)·exp{-j4πfx/C}dx； (1)

其中，R(f)为回波散射场，σ为散射强度，x为参考坐标系距离。对频率进行离散化，可得到回波模型的离散形式为：

R(f_n)＝∫_xσ(x)·exp{-j4πf_nx/C}； (2)

式中，f_n＝f₀+n·df，f₀表示全频带起始频率，df表示频率采样间隔。对散射回波数据，N个离散频率采样点构成的全频带离散回波信号为例如频带1与频带2的已知回波数据构成R中可用数据矢量R_a，也即R_a为多段已知频带的雷达回波数据，未知频带的数据矢量为R_u，也即R_u为未知频带的雷达回波数据，此部分数据需要通过本申请提供的技术方案进行估计。本申请技术方案是设计一个滤波器，使已知频带雷达回波数据中频率为ω_k的正弦分量可以无失真的通过滤波器，同时使未知数据尽量接近已知数据的谱内容。在对未知频带数据进行初始化处理后作为初始值，下述以对未知频带数据进行填零作为初始值为例，按照循环迭代的方法得到未知频带数据的估计值的具体处理步骤可如下：

对未知频带回波数据进行填零作为初始值，并由幅度相位估计方法估计谱幅度和滤波器的初始值，也即{β(ω_k)，h(ω_k)}。更具体地说，令

表示M×1维前向滑动重叠的数据矢量，其长度L＝N-M+1，M为滤波器长度。则滤波器的输出可表示为

M抽头的滤波器可表示为h(ω_k)＝[h₀(ω_k),h₁(ω_k),…,h_M-1(ω_k)]^T。首先利用可用数据已知频带的雷达回波数据，估计{β(ω_k),h(ω_k)}的初始估值。幅度相位估计方法的目的是在最小二乘意义上，设计一个滤波器，使其输出尽可能接近感兴趣频率和恒定幅度的正弦信号，也就是求解下面幅度相位估计关系式的最优化问题，幅度相位估计关系式可表示为：

s.t.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1

其中，

h(ω_k)为滤波器，

为滤波器的输出，ω_k为频率，β(ω_k)为谱幅度。定义

为的归一化傅里叶变换：

令则求解幅度相位估计关系式的最优化问题可得，也即S102得到的未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值可如下所示：

在得到未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值后，利用初始估值

来估计未知数据矢量R_u，也就是求解如下的最小二乘问题：

若

则上述最小二乘问题的目标函数可写为矩阵形式：

定义由H(ω_k)得到的矩阵A(ω_k)_L×g和B(ω_k)_L×(N-g)，使下式成立：

同时若d(ω_k)＝η(ω_k)-A(ω_k)R_α，则最小二乘问题的目标函数可写为：

此目标函数对R_u求最小化，可得：

也就是说，计算关系式11用于作为基于谱幅度和滤波器的初始估计值计算得到未知频带的雷达回波数据的估计数据的未知数据计算关系式，通过该计算关系式可得到未知频带的雷达回波数据的估计值，将估计得到的对未知频带数据进行填充，再重新估计{β(ω_k),h(ω_k)}，重复上述步骤直到算法收敛。S103的一种具体实施方式可图3所示：

S1031：利用谱幅度和滤波器的初始估计值，基于预设未知数据计算关系式计算得到未知频带的雷达回波数据的估计数据；

S1032：利用估计数据填充未知频带的雷达回波数据，并利用幅度相位估计方法得到填充估计数据后的未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的二次估计值。

S1033：判断是否收敛，若否，则重复执行S1021-S1022，直至幅度相位估计方法收敛，得到最终未知频带的雷达回波数据；若是，则估计数据作为未知频带的未知频带的雷达回波数据。

循环执行也就是说，在S1032步骤之后，然后再利用二次估计值，通过最小化式

重新估计未知频带的回波数据R_u。利用最新估计得到的未知频带的回波数据R_u填充未知频带的雷达回波数据，并利用幅度相位估计方法重新估计得到{β(ω_k)，h(ω_k)}。依次循环执行，直至算法收敛。

可选的，S103步骤具体可为利用最优化计算关系式估计得到未知频带的雷达回波数据，最优化计算关系式为：

s.t.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1，k＝1,2,…,K；

其中，

R_u为未知频带的雷达回波数据，h(ω_k)为滤波器的矢量，

为滤波器的输出，ω_k为频率，R_a为已知频带的雷达回波数据，β(ω_k)为所述谱幅度，N为离散频率采样点总个数，M为滤波器的长度，K为N的整数倍值。

也就是说，S103步骤可分解为两个步骤，其一为根据谱幅度和滤波器用最小均方准则来获得未知频带的回波数据R_u，也即基于计算关系式

计算未知频带的回波数据R_u，其二为根据R_u利用APES方法估计未知频带谱幅度和滤波器，也即根据

估计得到{β(ω_k)，h(ω_k)}。本申请对未知频带数据进行融合估计即是解决计算关系式12的最优化问题，计算得到R_u的即为未知频带的雷达回波数据。最后，可利用已知频带的雷达回波数据和未知频带的雷达回波数据进行多频带融合成像。

最后，为了证明本申请提供的技术方案的有效性，本申请还提供了一个示意性例子，可包括下述内容：

某一波段理想的全频带雷达数据共有96个等间隔频率采样，采样间隔为1MHz。假设有两部带宽为32MHz的雷达同时对具有三个强散射点(50m、98m及102m处)的目标进行观测，获得的回波数据分别构成全频带雷达数据的前32个频率采样点与后32频率采样点，中间有32MHz带宽的数据未知，如图4所示。频带1与频带2回波数据经脉冲压缩后获得的目标一维距离像分别如5与6所示。目标有三个强散射点，但单雷达成像受带宽的限制，成像无法分辨98m及102m的两个近邻强散射点。

使用本申请提供的技术方案对多频带雷达数据进行融合，融合成像的结果如图7-图9所示。其中图7为目标真实回波数据与本申请技术方案(在图中简称为GAPES)融合估计的结果对比，可以看出本申请技术方案由已知频带能够实现较大带宽RCS数据的近似估计；融合得到的全频带数据经过脉冲压缩后获得的一维距离像如图9所示，能清晰辨认100m附近的两近邻散射点，融合成像结果接近理想全频带成像，表明了本申请技术方案的有效性。

本发明实施例还针对多频带雷达融合成像方法提供了相应的实现装置，进一步使得所述方法更具有实用性。下面对本发明实施例提供的多频带雷达融合成像装置进行介绍，下文描述的多频带雷达融合成像装置与上文描述的多频带雷达融合成像方法可相互对应参照。

参见图10，图10为本发明实施例提供的多频带雷达融合成像装置在一种具体实施方式下的结构图，该装置可包括：

已知频带数据获取模块101，用于获取已知频带的雷达回波数据；已知频带的雷达回波数据为多部窄带雷达回波数据；

未知频带数据计算模块102，用于对未知频带的雷达回波数据进行初始化处理，并利用幅度相位估计方法得到未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的初始估计值；基于已知频带的雷达回波数据和最小均方差准则，利用谱幅度和滤波器的初始估计值按照循环迭代方法以估计未知频带的雷达回波数据并优化滤波器；滤波器用于使已知频带的雷达回波数据中信号频率分量无失真的通过，并使未知频带的雷达回波数据和已知频带的雷达回波数据的谱内容相似度不低于预设阈值。

可选的，在一种具体实施方式中，所述未知频带数据计算模块102具体可用于利用最优化计算关系式估计得到未知频带的雷达回波数据，最优化计算关系式为：

s.t.h^H(ω_k)α(ω_k)＝1，k＝1,2,…,K；

其中，

R_u为未知频带的雷达回波数据，h(ω_k)为滤波器的矢量，

为滤波器的输出，ω_k为频率，R_a为已知频带的雷达回波数据，β(ω_k)为谱幅度，N为离散频率采样点总个数，M为滤波器的长度，K为N的整数倍值。

在本实施例的一些实施方式中，所述未知频带数据计算模块102例如还可以包括：

初始数据估计子模块，用于利用谱幅度和滤波器的初始估计值，基于预设未知数据计算关系式计算得到未知频带的雷达回波数据的估计数据；

参数重新估计子模块，用于利用估计数据填充未知频带的雷达回波数据，并利用幅度相位估计方法得到填充估计数据后的未知频带的雷达回波数据的谱幅度和滤波器的二次估计值；

循环迭代模块，用于循环执行估计数据估计子模和参数重新估计子模块中的各步骤直至幅度相位估计方法收敛得到最终未知频带的雷达回波数据。

在本实施例的一些具体实施方式中，所述初始数据估计子模块具体可用于利用谱幅度和滤波器的初始估计值，基于

计算得到未知频带的雷达回波数据的估计数据；

R_u为未知频带的雷达回波数据，

为估计的滤波器，ω_k为频率，R_a为已知频带的雷达回波数据，

为估计谱幅度，L＝N-M+1，N为离散频率采样点总个数，M为滤波器的长度，K为N的整数倍值。

本发明实施例所述多频带雷达融合成像装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

本发明实施例还提供了一种多频带雷达融合成像设备，具体可包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序以实现如上任意一实施例所述多频带雷达融合成像方法的步骤。

本发明实施例所述多频带雷达融合成像设备的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有多频带雷达融合成像程序，所述多频带雷达融合成像程序被处理器执行时如上任意一实施例所述多频带雷达融合成像方法的步骤。该存储介质可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例所述计算机可读存储介质的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例在目标先验知识未知且宽频带缺失场景中实现了多频带雷达融合成像，有效增强了雷达成像的距离分辨率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本申请所提供的一种多频带雷达融合成像方法、装置、设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。