CN103135100A - 同轨双基sar的动目标参数估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种同轨双基SAR的动目标参数估计方法，主要解决现有技术无法实现多普勒模糊条件下动目标的参数估计问题。其实现步骤是：(1)对不同通道双基SAR的雷达回波信号进行距离压缩；(2)利用DPCA方法对距离压缩后的信号进行杂波相消，获得稀疏的动目标信号；(3)对稀疏的动目标信号进行Radon变换，获得目标垂直航向速度和距离位置坐标；(4)利用动目标垂直航向速度进行距离单元徙动校正，同时补偿掉其引起的线性相位，消除多普勒中心频率模糊；(5)对消除了多普勒中心频率模糊的信号采用基于压缩感知理论的优化方法求解动目标的沿航向速度和方位位置。本发明能实现低PRF条件下双基SAR系统的动目标参数估计，可作用于动目标成像和目标跟踪。

Description

同轨双基SAR的动目标参数估计方法

技术领域：

本发明属于雷达技术领域，涉及同轨双基合成孔径雷达SAR的动目标参数估计方法，可作为进一步的动目标成像和目标跟踪的基础。

背景技术：

与单基SAR不同，双基SAR可以获得更多的角度信息，具有更强的隐蔽性能和抗打击性能，双基SAR的动目标参数估计在军事应用、资源调查、地壳形变监测等方面有着广阔的应用前景。

双基SAR利用低脉冲重复频率PRF以获得距离不模糊的宽测绘带，而低PRF会引起多普勒谱模糊。目前已有的技术采用零点控制、空域滤波以及多通道信号恢复等方法完成解模糊处理，但这些方法都仅限于对静止场景成像，没有考虑到场景中的运动目标信息。

对于多普勒谱模糊的运动目标的参数估计，现有的多普勒域参数估计方法和分数阶傅立叶变换方法都无能为力。李真芳，保铮，王彤在论文“分布式小卫星SAR系统地面运动目标检测方法”《电子学报》2005，33(9)：1664-1666中提出空时自适应处理将动目标的空时谱从空时平面上取出来实现运动目标检测，但是该方法要求沿航向通道数必须大于多普勒模糊数，并且该方法仅限于运动目标检测，没有考虑动目标的参数估计问题，无法进行后续的动目标成像和目标跟踪。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，基于Radon变换和压缩感知理论，提出一种同轨双基SAR中动目标的参数估计方法，以实现低PRF采样双基SAR系统下的动目标参数估计，为后续的动目标成像和目标跟踪奠定基础。

为实现上述目的，本发明的具体步骤包括如下：

(1)对不同通道双基SAR的雷达回波信号进行距离压缩；

(2)利用相位中心偏置方法DPCA对距离压缩后的信号进行杂波相消，获得稀疏的动目标信号s(t_k,t_m)，其中t_k为快时间，t_m为慢时间，利用能量平衡方法补偿稀疏动目标信号s(t_k,t_m)包络项中的线性分量和二次分量，得到动目标信号s₀(t_k,t_m)；

(3)提取动目标信号s₀(t_k,t_m)的包络s₁(t_k,t_m)，对包络s₁(t_k,t_m)进行Radon变换，获得动目标的垂直航向速度v_yn和距离位置R_n；

(4)利用动目标垂直航向速度进行距离单元徙动校正，同时补偿掉其引起的线性相位，消除多普勒中心频率模糊，得到消除多普勒中心频率模糊的信号s₂(t_k,t_m)；

(5)构造冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ分别为：

$\mathrm{\Φ}=\exp \left\{\mathrm{j\π}\frac{{\mathrm{\γ}}_d\left(p\right)}{2}\right[{(t_m-\mathrm{i\Δt}+M_1\mathrm{\Δt})}^2+{(t_m-\mathrm{i\Δt}-M_1\mathrm{\Δt})}^2\left]\right\},$

其中i＝1,…,M，p=1,…,N₀，N₀为方位调频率的搜索个数，M=T_a*PRF₁，T_a为合成孔径时间，PRF₁为不模糊的方位采样频率，γ_d为方位向的调频率，慢时间序列t_m=[1:M]·Δt，Δt=PRF₁ ^-1，M₁=h_x/[(v_a-v_x)·Δt]，h_x为基线长度的一半，v_a为雷达的运动速度，v_x为动目标沿航向的速度；

其中，第i行、第j列的元素为1，其余元素均为零，j=(i-1)a+1，a=fix(PRF₁/PRF)，fix(·)表示朝零取整；

(6)利用冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ来表示步骤(4)得到的消除了多普勒中心频率模糊的稀疏动目标信号s₂(t_k,t_m)，然后采用稀疏信号处理的优化方法获得动目标的散射系数向量x：

argmin(||x||₁),s.t.s₂(t_k,t_m)=ψΦx，

其中，||·||₁表示取1范数，min(·)为取最小函数。

(7)将相量x转换为一个M行N₀列的矩阵，矩阵中非零位置点的横坐标即为动目标的沿航向速度v_xn，纵坐标为动目标的方位位置x_n，完成整个双基SAR动目标的参数估计过程。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明利用Radon变换获得目标垂直航向速度和距离位置，消除了多普勒中心频率模糊。

第二，本发明基于压缩感知理论的优化方法获得动目标沿航向速度和方位位置，实现了多普勒谱模糊条件下的动目标参数估计。

附图说明

图1是本发明的总流程图；

图2是本发明中距离压缩数据域杂波相消图；

图3是本发明中基于Radon变换的参数估计结果示意图；

图4是本发明中仿真运动目标T₁的参数搜索结果示意图；

图5是本发明中仿真运动目标T₁沿航向速度和方位位置示意图；

图6是本发明中仿真运动目标T₂的参数搜索结果示意图；

图7是本发明中仿真运动目标T₂沿航向速度和方位位置示意图。

具体实施方式

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤1:对不同通道双基SAR的雷达回波信号进行距离压缩。

首先构造一个与发射信号调频率相反的线性调频信号作为参考信号，然后经过傅里叶变换将不同通道的双基SAR雷达回波信号和此参考信号均变换到频率域，接着在频率域将回波信号与参考信号进行相乘，最后经逆傅里叶变换将相乘后的结果变换回时域完成距离压缩。

步骤2:利用相位中心偏置方法DPCA对距离压缩后的信号进行杂波相消，获得稀疏的动目标信号，其形式为：

$s(t_k,t_m)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\sin c\left[B(t_k-\frac{R_{\mathrm{Tn}}\left(t_m\right)+R_{\mathrm{Rn}}\left(t_m\right)}{c})\right]\exp \left\{\frac{-j2\mathrm{\π}[R_{\mathrm{Tn}}\left(t_m\right)+R_{\mathrm{Rn}}\left(t_m\right)]}{\mathrm{\λ}}\right\}$

其中A_n为动目标的后向散射系数，N为动目标的个数，t_k为快时间，t_m为慢时间，B为发射信号的带宽，c为光速，λ为发射信号的波长，R_Tn(t_m)和R_Rn(t_m)分别为发射平台和接收平台到目标的瞬时斜据，exp(·)为自然对数，sinc函数为运动目标的包络徙动项，该包络徙动项包含线性分量和二次分量。

利用能量平衡方法补偿包络徙动项中的线性分量和二次分量后，此时稀疏的动目标信号形式可改写为：

$s_0(t_k,t_m)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\sin c\left[B(t_k-\frac{2(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m)}{c})\right]\·\exp \left\{\frac{-j2\mathrm{\π}[R_{\mathrm{Tn}}\left(t_m\right)+R_{\mathrm{Rn}}\left(t_m\right)]}{\mathrm{\λ}}\right\}$

其中R_n表示动目标的距离位置，v_yn为动目标的垂直航向速度。

步骤3:对稀疏的动目标信号进行Radon变换，获得动目标的垂直航向速度和距离位置坐标。

(3a)提取出动目标信号s₀(t_k,t_m)的距离包络项：

$s_1(t_k,t_m)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n\sin c\right\{B[t_k-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m)]\left\}\right|$

(3b)根据目标信号的距离包络项s₁(t_k,t_m)构建投影函数u=R-vt_m，通过下式对距离位置参数R和动目标垂直航向速度参数v进行匹配搜索，当R=R_n，v=v_yn时，下式将得到最大值，输出此时的动目标垂直航向速度v_yn和距离位置R_n：

$(R_n,v_{\mathrm{yn}})={\∫}_{-T_m}^{T_m}\left|s_1(\frac{2}{c}u,t_m)\right|{\mathrm{dt}}_m$

$={\∫}_{-T_m}^{T_m}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n^{\′}\sin c\right[B(\frac{2}{c}u-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m))\left]\right)|{\mathrm{dt}}_m$

$={\∫}_{-T_m}^{T_m}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n^{\′}\sin c\right\{B[\frac{2}{c}(R-{\mathrm{vt}}_m)-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m)]\left\}\right|{\mathrm{dt}}_m$

其中T_m为合成孔径时间的一半。

步骤4:利用动目标垂直航向速度进行距离单元徙动校正，同时补偿掉其引起的线性相位，得到消除了多普勒中心频率模糊的稀疏信号：

$s_2(t_k,t_m)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\sin c\left[B(t_k-\frac{2R_n}{c})\right]\·\exp \left(\frac{-j4\mathrm{\π}{R}_n}{\mathrm{\λ}}\right)$

$\·\exp (-\mathrm{j\π}\{\frac{{[h_x+(v_a-v_{\mathrm{xn}})t_m-x_n]}^2+{[-h_x+(v_a-v_{\mathrm{xn}})t_m-x_n]}^2}{\mathrm{\λ}{R}_n}\left\}\right)$

其中，h_x为基线长度的一半，v_a为雷达的运动速度，v_xn为动目标沿航向的速度，x_n为动目标所在的方位位置。

步骤5:构造冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ分别为：

$\mathrm{\Φ}=\exp \left\{\mathrm{j\π}\frac{{\mathrm{\γ}}_d\left(p\right)}{2}\right[{(t_m-\mathrm{i\Δt}+M_1\mathrm{\Δt})}^2+{(t_m-\mathrm{i\Δt}-M_1\mathrm{\Δt})}^2\left]\right\},$

其中i＝1,…,M，p=1,…,N₀，N₀为方位调频率的搜索个数，M=T_a*PRF₁，T_a为合成孔径时间，PRF₁为不模糊的方位采样频率，γ_d为方位向的调频率，慢时间序列t_m=[1:M]·Δt，Δt=PRF₁ ^-1，M₁=h_x/[(v_a-v_x)·Δt]，v_a为雷达的运动速度，v_x为动目标沿航向的速度；

其中，第i行、第j列的元素为1，其余元素均为零，j=(i-1)a+1，a=fix(PRF₁/PRF)，fix(·)表示朝零取整。

步骤6:利用冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ来表示步骤(4)得到的消除了多普勒中心频率模糊的稀疏动目标信号s₂(t_k,t_m)，然后采用稀疏信号处理的优化方法获得动目标的散射系数向量x：

argmin(||x||_|),s.t.s₂(t_k,t_m)=ψΦx，

其中，||·||₁表示取1范数，min(·)为取最小函数。

步骤7:将散射系数向量x转换为一个M行N₀列的矩阵，矩阵中非零位置点的横坐标为动目标的沿航向速度v_xn，纵坐标为动目标的方位位置x_n，完成整个双基SAR动目标的参数估计过程。

本发明的效果可以通过以下仿真实验进一步说明：

1.仿真条件

仿真场景中设置两个动目标，动目标T₁位于(0，-30)处，沿航向速度和垂直航向速度分别为10m/s和-8m/s，目标T₂位于(-10，20)处，沿航向速度和垂直航向速度分别为8m/s和18m/s，双基SAR的基线长度为2000m，雷达的飞行高度为700km，脉冲重复频率PRF为480Hz，多普勒带宽为300Hz，发射信号带宽为50MHz，采样频率为60MHz，载频为10GHz，雷达飞行速度为7200m/s。

2.仿真内容与结果

本发明对同轨双基SAR稀疏的动目标仿真信号进行参数估计。

仿真1，将不同通道的雷达回波信号在距离压缩数据域利用DPCA方法进行杂波相消，获得稀疏的动目标信号，结果如图2所示。

仿真2，对杂波相消后的稀疏信号进行Radon变换，得到动目标的垂直航向速度和距离位置，如图3所示。图3中左侧亮线对应动目标T₁的参数估计结果，右侧亮线对应动目标T₂的参数估计结果，亮线中能量最大值位置的横纵坐标位置分别确定动目标的距离位置和垂直航向速度，左侧亮线能量最大值位置的横坐标为-30，纵坐标为-8，对应动目标T₁的距离位置为-30m，垂直航向速度为-8m/s；右侧亮线能量最大值位置的横坐标为20，纵坐标为18，对应动目标T₂的距离位置为20m，垂直航向速度为18m/s，可见，所有的参数估计结果均与仿真条件相吻合。

仿真3，构造冗余基矩阵和观测矩阵，采用稀疏信号处理的优化方法获得仿真运动目标T₁的散射系数向量，结果如图4所示。

仿真4，将散射系数向量转化为二维矩阵，通过二维矩阵非零元素位置的横纵坐标确定动目标T₁的沿航向速度和方位位置，结果如图5所示，由图5可见，矩阵中非零元素位置的横坐标为10，纵坐标为0，对应动目标T₁的沿航向速度为10m/s，方位位置为0m，与动目标T₁的仿真参数相吻合。

仿真5，构造冗余基矩阵和观测矩阵，采用稀疏信号处理的优化方法获得仿真运动目标T₂的散射系数向量，结果如图6所示。

仿真6，将散射系数向量转化为二维矩阵，通过二维矩阵非零元素位置的横纵坐标确定动目标T₂的沿航向速度和方位位置，结果如图7所示。由图7可见，矩阵中非零元素位置的横坐标为8，纵坐标为-10，对应动目标T₂的沿航向速度为8m/s，方位位置为-10m，与动目标T₂的仿真参数相吻合。

由以上仿真结果可见，本发明能够准确的实现低PRF采样系统下双基SAR运动目标的参数估计，可以有效地为后续的动目标成像和目标跟踪奠定基础。

Claims (2)

1.一种同轨双基SAR的动目标参数估计方法，包括以下步骤：

(1)对不同通道双基SAR的雷达回波信号进行距离压缩；

(2)利用相位中心偏置方法DPCA对距离压缩后的信号进行杂波相消，获得稀疏的动目标信号s(t_k,t_m)，其中t_k为快时间，t_m为慢时间，利用能量平衡方法补偿稀疏动目标信号s(t_k,t_m)包络项中的线性分量和二次分量，得到动目标信号s₀(t_k,t_m)；

(3)提取动目标信号s₀(t_k,t_m)的包络s₁(t_k,t_m)，对包络s₁(t_k,t_m)进行Radon变换，获得动目标的垂直航向速度v_yn和距离位置R_n；

(4)利用动目标垂直航向速度进行距离单元徙动校正，同时补偿掉其引起的线性相位，消除多普勒中心频率模糊，得到消除多普勒中心频率模糊的信号s₂(t_k,t_m)；

(5)构造冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ分别为：

$\mathrm{\Φ}=\exp \left\{\mathrm{j\π}\frac{{\mathrm{\γ}}_d\left(p\right)}{2}\right[{(t_m-\mathrm{i\Δt}+M_1\mathrm{\Δt})}^2+{(t_m-\mathrm{i\Δt}-M_1\mathrm{\Δt})}^2\left]\right\},$

其中i＝1,…,M，p=1,…,N₀，N₀为方位调频率的搜索个数，M=T_a*PRF₁，T_a为合成孔径时间，PRF₁为不模糊的方位采样频率，γ_d为方位向的调频率，慢时间序列t_m=[1:M]·Δt，Δt=PRF₁ ^-1，M₁=h_x/[(v_a-v_x)·Δt]，h_x为基线长度的一半，v_a为雷达的运动速度，v_x为动目标沿航向的速度；

其中，第i行、第j列的元素为1，其余元素均为零，j=(i-1)a+1，a=fix(PRF₁/PRF)，fix(·)表示朝零取整；

(6)利用冗余基矩阵Φ和观测矩阵ψ来表示步骤(4)得到的消除了多普勒中心频率模糊的稀疏动目标信号s₂(t_k,t_m)，然后采用稀疏信号处理的优化方法获得动目标的散射系数向量x：

argmin(||x||₁),s.t.s₂(t_k,t_m)=ψΦx，

其中，||·||₁表示取1范数，min(·)为取最小函数。

(7)将相量x转换为一个M行N₀列的矩阵，矩阵中非零位置点的横坐标即为动目标的沿航向速度v_xn，纵坐标为动目标的方位位置x_n，完成整个双基SAR动目标的参数估计过程。

2.根据权利要求1所述的同轨双基SAR的动目标参数估计方法，其中步骤(3)所述的提取动目标信号s₀(t_k,t_m)的包络s₁(t_k,t_m)，对包络s₁(t_k,t_m)进行Radon变换，获得动目标的垂直航向速度v_yn和距离位置R_n，具体步骤如下：

(3a)提取出动目标信号的距离包络项：

$s_1(t_k,t_m)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n\sin c\right\{B[t_k-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m)]\left\}\right|$

其中A_n为动目标的后向散射系数，c表示光速，sinc为辛克函数，v_yn为动目标的垂直航向速度，N为动目标的个数，B为发射信号的带宽；

(3b)根据目标信号的距离包络项s₁(t_k,t_m)构建投影函数u=R-vt_m，通过下式对距离位置参数R和动目标垂直航向速度参数v进行匹配搜索，当R=R_n，v=v_yn时，下式将得到最大值，输出此时的动目标垂直航向速度v_yn和距离位置R_n：

$(R_n,v_{\mathrm{yn}})={\∫}_{-T_m}^{T_m}\left|s_1(\frac{2}{c}u,t_m)\right|{\mathrm{dt}}_m$

$={\∫}_{-T_m}^{T_m}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n^{\′}\sin c\right[B(\frac{2}{c}u-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m))\left]\right)|{\mathrm{dt}}_m,$

$={\∫}_{-T_m}^{T_m}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|A_n^{\′}\sin c\right[B(\frac{2}{c}u-\frac{2}{c}(R_n-v_{\mathrm{yn}}{t}_m))\left]\right)|{\mathrm{dt}}_m$

其中，T_m为合成孔径时间的一半。

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