CN102707282A - 一种对非协同目标高精度的isar运动补偿方法 - Google Patents

Abstract

一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，该方法在传统的包络相关方法的基础上重新定义参考距离像，然后计算待对准距离像与参考距离像之间的互相关函数EC(τ_m+1)，其中m＝0,1,…,M-1，M为距离像组数，τ_m+1为距离偏移量。运动补偿方法的核心技术是精确的估计每一个距离像与参考距离像之间的偏移量，即：

从而消除距离徙动；再对每个距离像中的相位矢量进行估计和补偿，消除目标的相位误差；从而可以得到运动补偿后的高精度ISAR图像。采用本发明的方法可以显著消除目标运动引起的成像模糊问题，是一种为高速运动目标提供高分辨率的ISAR图像的有效方法。

Description

一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法

技术领域

本发明涉一种逆合成孔径雷达（Innerves Synthetic Aperture Radar，简称ISAR）运动补偿方法，特别是涉及一种对高速运动的非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法。

背景技术

逆合成孔径雷达（ISAR）通常利用目标的角度旋转运动来收集反射率数据，可以对非协同目标产生高质量的图像，进而能够全天候地观测远距离目标，在民用和军事领都有重要的应用价值。ISAR比传统的成像传感器更能适应不良气候，可应用于高精度目标识别领域，但是雷达与目标之间的相对运动通常会引起图像模糊，因此运动补偿是改善图像质量，提高图像分辨率必不可少的一步。

目标运动包含平移运动和旋转运动，平移运动可进一步分为径向分量和切向分量。径向分量，即沿雷达视线（LOS）方向的分量，由于其不能产生同一距离门中不同散射点之间的多普勒梯度，是造成雷达图像模糊的主要原因，需要对其进行补偿。切向分量和旋转运动能够产生所需的多普勒梯度，因此得到所需的二维图像信息，同时也会对图像造成模糊效应，但与前者相比要小得多。

运动目标的非协同特性使ISAR中的运动补偿难度增加，首先要对目标的运动形式和参数进行估计，尤其对运动速度较大的目标，要得到高分辨率的图像，必须寻找更好的运动补偿方法，为此人们投入了大量的研究工作。ISAR领域已经提出了很多行之有效的运动补偿方法，如中心跟踪法则、多散射点方法、包络最小化方法、对比最大化方法、相位梯度自聚焦技术以及联合时频方法等等。然而，在距离徙动较大的情况下，应用这些方法都不能得到很好的补偿效果。

发明内容

本发明的目的是提出一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，可以有效消除高速相对运动引起的图像模糊，得到高精度的ISAR图像。

本发明技术方案：一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，其特点在于：在传统的包络相关方法的基础上进行改进，将计算相邻距离像之间的互相关函数改为首先选择参考距离像，然后计算待对准距离像与参考距离像之间的互相关函数，进而计算并纠正每一个距离像与参考距离像之间的偏移量。本发明中待对准参考距离像由前一个已对准距离像和参考距离像联合得到。所述方法包括以下步骤：

（1）由步进频率逆合成孔径雷达获得大小为M*N的非协同目标回波数据E[m,n],其中M表示传感器接收的总脉冲串组数，N表示每一组脉冲串中步进频率脉冲的个数；

（2）对目标回波数据沿距离向进行脉冲压缩，得到M组长度为N的距离像RP_m(n)，m＝0,1,…,M-1;n＝0,1,…,N-1，,其中m表示脉冲串数，n表示脉冲数；

（3）定义第一组对准距离像

式中RP₀(n)表示第一个组未对准距离像；

（4）由第m组已对准距离像

和参考距离像RP_refm(n),按如下公式计算出下一组参考距离像RP_refm+1(n)：

${\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)=\frac{m}{m+1}{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}}\left(n\right)+\frac{1}{m+1}\left|\stackrel{\‾}{{\mathrm{RP}}_m\left(n\right)}\right|---\left(1\right)$

（5）将RP_m(n)右移τ_m+1，计算RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-τ_m+1)之间的互相关函数：

$\mathrm{EC}\left({\mathrm{\τ}}_{m+1}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)\right|\·\left|{\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\mathrm{\τ}}_{m+1})\right|---\left(2\right)$

其中τ_m+1为[0,1,…,N-1]中的整数；

（6）计算EC(τ_m+1)取得最大值时，τ_m+1在[0,1,…,N-1]中的值，记为τ_m+1，0；

（7）根据Nelder-Mead法则，将τ_m+1，0作为迭代技术的初始猜测值，得到最佳距离徙动值

${\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1}=\arg \underset{{\mathrm{\τ}}_{m+1}}{\max }\mathrm{EC}\left({\mathrm{\τ}}_{m+1}\right)---\left(3\right)$

不一定为整数；

（8）计算

如下式所示：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{RP}}_{m+1}\left(n\right)}={\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1})---\left(4\right)$

当不是整数时，由傅里叶变换的平移性质，按如下方法实现上述过程：

${\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1})=\mathrm{FFT}\left\{e^{j(2\mathrm{\π}/N){\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1}q}\mathrm{IFFT}\right\{{\mathrm{RP}}_{m+1}\left(n\right)\left\}\right\}---\left(5\right)$

这里q表示向量[0,1,…,N-1]^T，[·]^T表示向量转置；

（9）令m＝m+1，如果m＜M-1，重复以上（4）-（8）进行下一个距离像的对准；

（10）所有距离像对准完毕后，进行相位校正：

式中c为光速，f_n为第n个脉冲的频率，

为矫正后相位。

所述步骤（7）的具体实现过程是：

（a）定义最优点：B＝τ_m+1,0，比较（2）中定义的互相关函数在τ_m+1,0+1和τ_m+1，0-1两点的取值，EC(τ_m+1，0±1)较大的定义为次优点G，较小的定义为差点W，令f(x)＝EC(x)表示在x点RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-x)的互相关函数，x为任意点；

（b）取中心点：反射点：R＝2O-W，R代表反射点，O代表中心点；

（c）若f(R)＞f(G)，转到（i）；若f(R)≤f(G)，转到（ii）；

（i）反射或者扩展

如果f(B)＞f(R)，以R代替W；如果f(B)≤f(R)，计算扩展点E＝2R-O和f(E)，如果f(E)＞f(B)以E代替W；如果f(E)≤f(B)以R代替W；

（ii）压缩或者收缩

如果f(R)＞f(W)，以R代替W；f(R)≤f(W)则W不变，计算压缩点

或者

以及f(C)，如果f(C)＞f(W)，以C代替W；如果f(C)≤f(W)，计算收缩点S和f(S)，以S代替W,O代替G；

（d）通过以上步骤（i）-（ii）进行迭代，得到

本发明与现有技术相比的有益效果在于：本发明是一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，根据改进的参考距离像计算和选择阶段设计，可以更精确地估计目标的距离徙动量。对于抵抗噪声、杂波、目标闪烁和误差积累具有良好的鲁棒性，能够为后续的雷达目标识别与探测提供高质量的ISAR图像。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是仿真目标散点分布图；

图3是补偿前的散点成像图；

图4是距离像相对于参考距离像的偏移以及平滑后图像；

图5是运动补偿后的图像。

具体实施方式

结合附图，通过仿真详细说明本发明的实施方式。图1为本发明方法的实施流程图。

为验证本方法的有效性，首先利用步进频率ISAR仿真一组散射点的回波数据，用此回波数据说明该运动补偿方法的具体过程。仿真中雷达发射M＝128组脉冲串，每组中已调脉冲数N＝128。起始脉冲频率f₀＝10GHZ，脉冲重复频率prf＝20000Hz，总带宽B＝128MHZ。假定雷达与目标中心初始距离R₀＝16000m,目标径向速度v_t＝170m/s，径向加速度a_t＝0.1m/s²，旋转角速度

本次仿真用到的散射点分布如图2所示。

下面采用本发明提供的方法对目标进行成像及运动补偿：

（1）在步进频率ISAR中，每组脉冲串的频率从起始脉冲频率f₀开始，以

增加，第n个脉冲频率表示为：

f_n＝f₀+(n-1)Δf    n＝1,2,…,128    （7）

离散采样时间为：

t(m，n)＝[n+(m-1)N]1/prf+2R₀/c    m＝1,2,…,128    （8）

一个散射点步进频率ISAR的回波信号表达式为：

$S(m,n)=e^{-j4\mathrm{\π}{f}_n\frac{2R(m,n)}{c}}\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}\mathrm{\ρ}(x,y)\exp \{-j2\mathrm{\π}[{\mathrm{xf}}_x(m,n)-{\mathrm{yf}}_y(m,n)\left]\right\}\mathrm{dxdy}$

R(m,n)＝R₀+v_tt_m,n+1/2a_tt_m，n2⁺…    （9）

其中θ₀为初始时刻散射点与LOS之间的夹角,ρ(x,y)为反射率。

未补偿的目标距离-多普勒图像如图3所示，横坐标表示距离，纵坐标表示多普勒指标。可见在较高速度的影响下，ISAR对目标成像产生很大程度的模糊。

（2）对以上回波数据沿距离向进行脉冲压缩，得到M组长度为N的距离像RP_m(n)（m＝0,1,…,127;n＝0,1,…,127）。

（3）第一个距离像不变，即

表示已对准距离像。

（4）由公式 ${\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)=\frac{m}{m+1}{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}}\left(n\right)+\frac{1}{m+1}\left|\stackrel{\‾}{{\mathrm{RP}}_m\left(n\right)}\right|$ 计算出第m+1组参考距离像RP_refm+1(n)，图4为实际距离像相对于参考距离像的偏移。

（5）利用公式 $\mathrm{EC}\left({\mathrm{\τ}}_{m+1}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)\right|\·\left|{\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\mathrm{\τ}}_{m+1})\right|$ 计算RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-τ_m+1)之间的互相关函数EC(τ_m+1)。

（6）计算EC(τ_m+1)取得最大值时，τ_m+1在[0,1,…,N-1]中的值，记为τ_m+1，0。

（7）根据Nelder-Mead法则，以τ_m+1，0为初始猜测的最大值，在其前后一个距离单元内找到最佳距离徙动值

具体方法如下：

（a）定义最优点：B＝τ_m+1，0，比较（2）中定义的互相关函数在τ_m+1，0+1和τ_m+1,0-1两点的取值，EC(τ_m+1，0±1)较大的定义为次优点G，较小的定义为差点W，令f(x)＝EC(x)表示在x点RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-x)的互相关函数，x为任意点；

（b）取中心点：

反射点：R＝2O-W，R代表反射点，O代表中心点；

（c）若f(R)＞f(G)，转到（i）；若f(R)≤f(G)，转到（ii）；

（i）反射或者扩展

如果f(B)＞f(R)，以R代替W；如果f(B)≤f(R)，计算扩展点E＝2R-O和f(E)，如果f(E)＞f(B)以E代替W；如果f(E)≤f(B)以R代替W；

（ii）压缩或者收缩

如果f(R)＞f(W)，以R代替W；f(R)≤f(W)则W不变，计算压缩点

或者

以及f(C)，如果f(C)＞f(W)，以C代替W；如果f(C)≤f(W)，计算收缩点S和f(S)，以S代替W,O代替G；

（d）通过以上步骤（i）-（ii）进行迭代，得到

（8）

不一定是整数，由傅里叶变换的平移性质实现距离对准 ${\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1})=\mathrm{FFT}\left\{e^{j(2\mathrm{\π}/N){\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1}q}\mathrm{IFFT}\right\{{\mathrm{RP}}_{m+1}\left(n\right)\left\}\right\},$ 得到对准后距离像

这里q表示向量[0,1,…,N-1]^T，[·]^T表示向量转置。

（9）令m＝m+1，如果m＜127，重复以上（4）-（8）进行下一个距离像的对准。

（10）所有距离像对准完毕后，根据

进行相位校正。最终得到补偿后的距离-多普勒图像如图5所示，横坐标表示距离，纵坐标表示多普勒指标。

综上所述，本发明精确的估计出的非协同目标高速运动时的距离徙动量，进而进行距离对准和相位补偿，可以有效抵抗噪声、杂波及目标闪烁的干扰并明显减小误差积累，可以生成聚焦效果好、分辨率高的ISAR图像。

Claims (2)

1.一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，其特征在于实现步骤如下：

（1）由步进频率逆合成孔径雷达获得大小为M*N的非协同目标回波数据E[m,n]，其中M表示传感器接收的总脉冲串组数，N表示每一组脉冲串中步进频率脉冲的个数；

（2）对目标回波数据沿距离向进行脉冲压缩，得到M组长度为N的距离像RP_m(n)，m＝0,1,…,M-1;n＝0,1,…,N-1，其中m表示脉冲串数，n表示脉冲数；

（3）定义第一组对准距离像

式中RP₀(n)表示第一个组未对准距离像；

（4）由第m组已对准距离像

和参考距离像RP_refm(n)，按如下公式计算出下一组参考距离像RP_refm+1(n)：

${\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)=\frac{m}{m+1}{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}}\left(n\right)+\frac{1}{m+1}\left|\stackrel{\‾}{{\mathrm{RP}}_m\left(n\right)}\right|---\left(1\right)$

（5）将RP_m(n)右移τ_m+1，计算RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-τ_m+1)之间的互相关函数：

$\mathrm{EC}\left({\mathrm{\τ}}_{m+1}\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\mathrm{RP}}_{\mathrm{refm}+1}\left(n\right)\right|\·\left|{\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\mathrm{\τ}}_{m+1})\right|---\left(2\right)$

其中τ_m+1为[0,1,…,N-1]中的整数；

（6）计算EC(τ_m+1)取得最大值时，τ_m+1在[0,1,…,N-1]中的值，记为τ_m+1，0；

（7）根据Nelder-Mead法则，将τ_m+1，0作为迭代技术的初始猜测值，得到最佳距离徙动值

${\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1}=\arg \underset{{\mathrm{\τ}}_{m+1}}{\max }\mathrm{EC}\left({\mathrm{\τ}}_{m+1}\right)---\left(3\right)$

不一定为整数；

（8）计算

如下式所示：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{RP}}_{m+1}\left(n\right)}={\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1})---\left(4\right)$

当不是整数时，由傅里叶变换的平移性质，按如下方法实现上述过程：

${\mathrm{RP}}_{m+1}(n-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1})=\mathrm{FFT}\left\{e^{j(2\mathrm{\π}/N){\widehat{\mathrm{\τ}}}_{m+1}q}\mathrm{IFFT}\right\{{\mathrm{RP}}_{m+1}\left(n\right)\left\}\right\}---\left(5\right)$

q表示向量[0,1,…,N-1]^T，[·]^T表示向量转置；

（9）令m＝m+1，如果m＜M-1，重复以上（4）-（8）进行下一个距离像的对准；

（10）所有距离像对准完毕后，进行相位校正：

式中c为光速，f_n为第n个脉冲的频率，

为矫正后相位。

2.根据权利要求1所述的一种对非协同目标高精度的ISAR运动补偿方法，其特征在于：所述步骤（7）的具体实现过程是：

（a）定义最优点：B＝τ_m+1，0，比较（2）中定义的互相关函数在τ_m+1，0+1和τ_m+1，0-1两点的取值，EC(τ_m+1，0±1)较大的定义为次优点G，较小的定义为差点W，令f(x)＝EC(x)表示在x点RP_refm+1(n)与RP_m+1(n-x)的互相关函数，x为任意点；

（b）取中心点：反射点：R＝2O-W，R代表反射点，O代表中心点；

（c）若f(R)＞f(G)，转到（i）；若f(R)≤f(G)，转到（ii）；

（i）反射或者扩展

如果f(B)＞f(R)，以R代替W；如果f(B)≤f(R)，计算扩展点E＝2R-O和f(E)，如果f(E)＞f(B)以E代替W；如果f(E)≤f(B)以R代替W；

（ii）压缩或者收缩

如果f(R)＞f(W)，以R代替W；f(R)≤f(W)则W不变，计算压缩点

或者

以及f(C)，如果f(C)＞f(W)，以C代替W；如果f(C)≤f(W)，计算收缩点S和f(S)，以S代替W,O代替G；

（d）通过以上步骤（i）-（ii）进行迭代，得到

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