CN103744068B - 双通道调频连续波sar系统的动目标检测成像方法 - Google Patents

Abstract

双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，雷达系统录取回波数据，对回波数据进行去除残余视频相位处理，进而对数据进行多普勒频移补偿，同时对二通道变换数据进行相位偏差补偿，并对两通道数据进行消减处理;对杂波相消后的图像进行徙动校正及方位去斜处理，实现目标粗成像，检测运动目标并逐个提取；将提取的目标反变换到原始数据域,估计运动参数来构造动目标精确的方位去斜函数，进行去除残余视频相位处理及方位精确去斜处理及距离徙动校正，构造模糊函数进行补偿，然后进行Keystone变换，完成动目标的精确成像。本发明方法有效解决了连续波体制下运动参数未知时的快速动目标成像问题，极大地提高信杂噪比和目标检测概率。

Description

双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及一种雷达信号处理领域中的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法。

背景技术

运动目标检测是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，以下简称SAR）在侦查领域的重要应用。现有的SAR系统多采用脉冲体制，雷达系统结构复杂、体积重量大、成本高，限制了其工作平台。将合成孔径技术与调频连续波雷达相结合得到的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，以下简称FMCW）SAR系统，具有体积小、质量轻、功耗低、成本低、隐蔽性较好等优点，可安装在无人机等小型平台上，具有相当广泛的应用前景，正逐渐成为国内外研究的热点，学者们在调频连续波雷达动目标检测方面取得了许多有价值的研究成果。

梁毅,王虹现等在“调频连续波SAR慢速动目标参数估计与成像”（系统工程与电子技术,2011,33(5):1001-1006）中提出采用Chirp-Z变换校正动目标回波距离弯曲，Radon变换校正剩余距离走动，改进的离散Chirp傅里叶变换（M-DCFT）搜索参数的方法对慢速运动目标进行参数估计与成像。Sun Guang-cai,Xing Meng-dao等在“Robust Ground Moving-Target Imaging Using Deramp-Keystone Processing”（IEEE Transactions onGeoscience Remote Sensing,2013,51(2):966-982）提出了一种在常规条带SAR模式下对快速目标进行成像的方法。Liang Yi,Zhang Long等在“High speed ground movingtarget detection research using triangular modulation FMCW”（Frontiers ofElectrical and Electronic Engineering in China.2009,4(2):127-133）提出利用三角波调制调频连续波正、负调频导致动目标成像结果在径向反向移动的特性，对正、负调频信号分别成像并相消，检测出高速动目标。耿淑敏,李星等在“FM-CW SAR动目标检测算法研究”（计算机工程与应用,2012,48(9):120-123）一文中分析了FMCW-SAR动目标检测原理，并重点研究了剩余视频相位项（RVP）对动目标检测结果的影响并给出补偿方法。

上述方法主要针对条带SAR快速目标成像、FMCW-SAR快速目标检测和FMCW-SAR慢速目标成像，当运动目标速度较快时会出现大的距离徙动、频谱分裂或模糊的情况，成像后目标会出现虚影或者散焦，导致目标的信杂噪比降低，目标不易被检测，现有方法在对FMCW-SAR系统中快速目标进行检测与成像效果不太理想。

发明内容

本发明的目的是提供一种双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，以解决现有技术对快速目标成像时存在的谱分裂和严重散焦问题，实现快速运动目标高质量成像。

为了实现上述目的，本发明采取如下的技术解决方案：

双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，包括以下步骤：雷达系统录取回波数据，包括一通道回波数据和二通道回波数据

步骤1、对回波数据进行杂波抑制及动目标检测；

步骤1a、对一通道回波数据和二通道回波数据分别进行距离向傅里叶变换及去除残余视频相位处理，然后变换回二维时域，得到一通道变换数据和二通道变换数据

步骤1b、将一通道变换数据和二通道变换数据分别进行方位向傅里叶变换及多普勒频移补偿，同时对二通道变换数据进行相位偏差补偿，然后分别进行方位向逆傅里叶变换，得到一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2；

步骤1c、将一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2相减，得到杂波相消后的图像S₁₂；

步骤1d、对杂波相消后的图像S₁₂进行徙动校正，得到校正图像S_12r；

步骤1e、将校正图像S_12r变换到距离频域并进行方位去斜处理，然后进行方位向傅里叶变换，得到目标图像S_12l；

步骤1f、对目标图像S_12l进行运动目标检测，对动目标进行逐个提取，得到与检测到的目标对应的目标检测图像S_i，i=1,…,M，M为检测到的动目标个数，记录目标检测图像S_i中动目标的距离位置R_i；

步骤2、对动目标逐个进行精确成像；

步骤2a、将第i个动目标的目标检测图像S_i逆变换到原始数据域，得到原始数据域图像S_mi，

$S_{\mathrm{mi}}={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left({\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}({\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{IFFT}}_{f_a}\left(S_i\right)*\mathrm{conj}\left(H_a\right))*\mathrm{conj}\left(H_{\mathrm{RMC}}\right))*\mathrm{conj}\left(H_1\right))\right)*\mathrm{conj}\left(H_c\right))$

conj(·)表示取共轭运算；

步骤2b、估计原始数据域图像S_mi中动目标的多普勒中心偏移量f_dci，计算动目标的基带内径向速度f_dci表示第i个动目标的多普勒中心偏移量，λ为信号波长；

步骤2c、将原始数据域图像S_mi变换到距离频域，得到距离频域图像S_mri，估计距离频域图像S_mri中动目标的斜线斜率K_i，计算动目标的速度模糊数N_i；

步骤2d、利用动目标的基带径向速度v_bi、动目标的速度模糊数N_i以及动目标的距离位置R_i构造该动目标的方位去斜函数H_am，对距离频域图像S_mri进行去除残余视频相位处理后，通过方位去斜函数H_am对距离频域图像S_mri进行方位精确去斜处理，然后变换至二维时域，得到二维时域图像S_mrci；

步骤2e、将二维时域图像S_mrci变换至方位频域，进行多普勒频移补偿，然后变换回方位时域，得到方位时域图像S_mrmi；

步骤2f、对方位时域图像S_mrmi进行距离徙动校正，并构造模糊函数H_blur进行补偿，然后进行Keystone变换，最后变换到二维频域，得到第i个动目标的目标成像图S_fi，完成动目标的精确成像；

$S_{\mathrm{fi}}={\mathrm{FFT}}_{f_a}\left({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(\mathrm{Keystone}(S_{\mathrm{mrmi}}*H_{\mathrm{RMC}}*H_{\mathrm{blur}})\right)\right),$

$H_{\mathrm{blur}}=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π\γ}{N}_i{\mathrm{\λR}}_{\mathrm{ref}}\mathrm{PRF}}{c^2}{t}_m)\exp \left(j\frac{{2N}_i\mathrm{\πPRF}}{f_c}(\mathrm{\γ}\hat{t}+f_c)t_m\right)\exp (j2\mathrm{\π}{N}_i\·\mathrm{PRF}\hat{t}),$

其中，R_ref为参考距离，Keystone(·)表示进行Keystone变换；

重复步骤2a至2f，直至完成对检测到的所有动目标的精确成像，以上步骤中的i=1,…,M。

进一步的，所述步骤1a中构造RVP相位补偿函数H_c对回波数据进行去除残余视频相位处理：

$H_c=\exp (-\mathrm{j\π}\frac{f_r^2}{\mathrm{\γ}}),$

其中，γ为线性调频信号的调频率，f_r为距离频率向量，exp(·)表示指数运算；

一通道变换数据 $S_{\mathrm{if}\_1}(\hat{t},t_m)={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_1(\hat{t},t_m)\right)*H_c),$

二通道变换数据 $S_{\mathrm{if}\_2}(\hat{t},t_m)={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_2(\hat{t},t_m)\right)*H_c);$

其中，表示距离向傅里叶变换，表示距离向逆傅里叶变换，t_m为慢时间，为快时间。

进一步的，所述步骤1b中构造多普勒频移补偿函数H₁进行多普勒频移补偿，构造相位偏差补偿函数H₂对二通道变换数据进行相位偏差补偿：

$H_1=\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_a\hat{t}),$

$H_2=\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_a\frac{d}{v});$

其中，f_a为方位向频率向量，v为雷达平台移动速度，d为雷达两天线间的距离，

一通道补偿数据 $S_{\mathrm{if}1}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{if}\_1}(\hat{t},t_m)\right)*H_1),$

二通道补偿数据 $S_{\mathrm{if}2}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{if}\_2}(\hat{t},t_m)\right)*H_1*H_2);$

其中，表示方位向傅里叶变换，表示方位向逆傅里叶变换。

进一步的，所述步骤1d中构造徙动校正函数H_RMC对杂波相消后的图像S₁₂进行徙动校正：

$H_{\mathrm{RMC}}=\exp \left(j\frac{4\mathrm{\π}}{c}\mathrm{\γ}(\hat{t}-\frac{{2R}_s}{c})(\frac{v^2{t_m}^2}{{2R}_s}-R_s)\right),$

其中，c表示光速，γ为线性调频信号调频率，R_s为场景中心到载机航线的最短距离，v为雷达平台移动速度，为快时间，t_m为慢时间；

校正图像S_12r=S₁₂*H_RMC。

进一步的，所述步骤1e中构造粗成像去斜函数H_a对校正图像S_12r进行方位去斜处理：

$H_a=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2}{{2R}_n}{t_m}^2),$

其中，R_n表示距离向量，v为雷达平台移动速度；

目标图像 $S_{12l}={\mathrm{FFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_{12r}\right)*H_a).$

进一步的，所述步骤2c中动目标的速度模糊数其中，round(·)表示四舍五入运算，K_i为第i个动目标的斜线斜率，γ为线性调频信号的调频率，f_c为SAR信号载频，PRF为脉冲重复频率，nrn为距离向采样点数，f_s为信号采样频率。

进一步的，所述步骤2d中动目标的方位去斜函数 $H_{\mathrm{am}}=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2{t_m}^2}{{2R}_i})\exp (-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2(v_{\mathrm{bi}}+\frac{\mathrm{\λ}*\mathrm{PRF}}{2}{N}_i){t_m}^3}{R_i^2}),$ 其中，v为雷达平台移动速度，R_i为目标检测图像S_i中动目标的距离位置，v_bi为第i个动目标的基带内径向速度，N_i为第i个动目标速度的速度模糊数；

二维时域图像 $S_{\mathrm{mrci}}={\mathrm{IFFT}}_{f_r}(S_{\mathrm{mri}}*H_c*H_{\mathrm{am}}).$

进一步的，所述步骤2e中通过多普勒频移补偿函数H₁进行多普勒频移补偿，方位时域图像 $S_{\mathrm{mrmi}}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{mrci}}\right)*H_1).$

进一步的，所述步骤1f中采用单元平均恒虚警检测率方法对目标检测图像S_12l进行运动目标检测。

进一步的，所述步骤2c中采用Radon法估计距离频域图像S_mri中动目标的斜线斜率K_i。

本发明通过将方位去斜、多普勒频移补偿和偏置相位天线技术结合，对两通道数据粗成像后进行杂波抑制，实现对快速动目标的有效检测，提取出动目标后，然后估计动目标的基带速度以及模糊数，由此构造相应的补偿函数，并结合Keystone变换、模糊数估计等方法，对快速动目标进行深度聚焦成像。本发明可以有效避免动目标的多普勒谱分裂，解决了连续波体制下运动参数未知时的快速动目标成像问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中需要使用的附图做简单介绍，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为本发明方法的流程图；

图2为本发明仿真实验的仿真目标的坐标分布图；

图3a为一通道补偿数据的成像结果图；

图3b为二通道补偿数据的成像结果图；

图3c为两通道补偿数据进行杂波抑制的结果图；

图4a为对动目标M1进行方位精确去斜处理前的多普勒谱图；

图4b为对动目标M1进行方位精确去斜处理后的多普勒谱图；

图5a为动目标M1的最终精确成像结果图；

图5b为动目标M2的最终精确成像结果图；

图5c为动目标M3的最终精确成像结果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。

参照图1，图1为本发明方法的流程图，本发明方法主要包括动目标检测和动目标成像两部分，具体步骤如下：雷达系统录取回波数据，包括一通道回波数据和二通道回波数据

步骤1、对回波数据进行杂波抑制及动目标检测；

步骤1a、构造RVP相位补偿函数H_c，对回波数据进行去除残余视频相位（residualvideo phase,以下简称RVP）处理；

对一通道回波数据和二通道回波数据分别进行距离向傅里叶变换，去除RVP项，然后将回波数据变换回二维时域，得到一通道变换数据和二通道变换数据

$S_{\mathrm{if}\_1}(\hat{t},t_m)={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_1(\hat{t},t_m)\right)*H_c),$

$S_{\mathrm{if}\_2}(\hat{t},t_m)={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_2(\hat{t},t_m)\right)*H_c),$

$H_c=\exp (-\mathrm{j\π}\frac{f_r^2}{\mathrm{\γ}}),$

其中，γ为线性调频信号的调频率，f_r为距离频率向量，表示距离向傅里叶变换，表示距离向逆傅里叶变换，t_m为慢时间，为快时间，exp(·)表示指数运算；

步骤1b、将一通道变换数据和二通道变换数据分别进行方位向傅里叶变换，变换到方位频域，构造多普勒频移补偿函数H₁进行多普勒频移补偿，同时构造相位偏差补偿函数H₂对二通道变换数据进行相位偏差补偿，然后进行方位向逆傅里叶变换，将数据变换回二维时域，得到一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2：

$S_{\mathrm{if}1}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{if}\_1}(\hat{t},t_m)\right)*H_1),$

$S_{\mathrm{if}2}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{if}\_2}(\hat{t},t_m)\right)*H_1*H_2),$

$H_1=\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_a\hat{t}),$

$H_2=\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_a\frac{d}{v}),$

其中，v为雷达平台移动速度，f_a为方位向频率向量，d为雷达两天线间的距离，j为虚数单位，表示方位向傅里叶变换，表示方位向逆傅里叶变换；

步骤1c、将步骤1b得到的得到一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2相减，得到杂波相消后的图像S₁₂=S_if1-S_if2，实现杂波抑制；

步骤1d、构造徙动校正函数H_RMC，对杂波相消后的图像S₁₂进行徙动校正，得到校正图像S_12r；

S_12r=S₁₂*H_RMC，

$H_{\mathrm{RMC}}=\exp \left(j\frac{4\mathrm{\π}}{c}\mathrm{\γ}(\hat{t}-\frac{{2R}_s}{c})(\frac{v^2{t_m}^2}{{2R}_s}-R_s)\right),$

其中，c表示光速，R_s为场景中心到载机航线的最短距离，v为雷达平台移动速度,γ为线性调频信号的调频率，为快时间，t_m为慢时间；

步骤1e、将校正图像S_12r变换到距离频域，构造粗成像去斜函数H_a对校正图像S_12r进行方位去斜处理，然后进行方位向傅里叶变换，得到目标图像S_12l，完成动目标的粗成像；

$S_{12l}={\mathrm{FFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(S_{12r}\right)*H_a),$

$H_a=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2}{{2R}_n}{t_m}^2),$

其中，R_n表示距离向量，λ为信号波长；

步骤1f、对目标检测图像S_12l用单元平均恒虚警检测率方法（CFAR）进行运动目标检测，对动目标进行逐个提取，得到与检测到的目标对应的目标检测图像S_i，i=1,…,M，M为检测到的动目标个数，同时记录目标检测图像S_i中动目标的距离位置R_i；

步骤2、对动目标逐个进行精确成像；

步骤2a、将第i个动目标的目标检测图像S_i逆变换到原始数据域，得到原始数据域图像S_mi，

$S_{\mathrm{mi}}={\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left({\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}({\mathrm{IFFT}}_{f_r}({\mathrm{IFFT}}_{f_a}\left(S_i\right)*\mathrm{conj}\left(H_a\right))*\mathrm{conj}\left(H_{\mathrm{RMC}}\right))*\mathrm{conj}\left(H_1\right))\right)*\mathrm{conj}\left(H_c\right))$

conj(·)表示取共轭运算；

步骤2b、用相关法估计原始数据域图像S_mi中动目标的多普勒中心偏移量f_dci，计算动目标的基带内径向速度f_dci表示第i个动目标的多普勒中心偏移量；

步骤2c、计算动目标的速度模糊数N_i：将原始数据域图像S_mi变换到距离频域，得到距离频域图像S_mri，采用Radon法对距离频域图像S_mri中动目标的斜线斜率K_i进行估计，计算动目标的速度模糊数其中，round(·)表示四舍五入运算，f_c为SAR信号载频，f_s为信号采样频率，nrn为距离向采样点数，PRF为脉冲重复频率，K_i为第i个动目标的斜线斜率；

步骤2d、对距离频域图像S_mri进行去除残余视频相位处理，然后利用步骤2b得到的动目标的基带径向速度v_bi、步骤2c得到的动目标的速度模糊数N_i以及步骤1f得到的动目标的距离位置R_i，构造该动目标的方位去斜函数H_am，通过方位去斜函数H_am对距离频域图像S_mri进行方位精确去斜处理，然后变换至二维时域，得到二维时域图像S_mrci；

$S_{\mathrm{mrci}}={\mathrm{IFFT}}_{f_r}(S_{\mathrm{mri}}*H_c*H_{\mathrm{am}}),$

$H_{\mathrm{am}}=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2{t_m}^2}{{2R}_i})\exp (-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2(v_{\mathrm{bi}}+\frac{\mathrm{\λ}*\mathrm{PRF}}{2}{N}_i){t_m}^3}{R_i^2}),$

其中，v为雷达平台移动速度，R_i为目标检测图像S_i中动目标的距离位置，v_bi为第i个动目标的基带内径向速度，N_i为第i个动目标速度的速度模糊数；

步骤2e、将二维时域图像S_mrci变换至方位频域，进行多普勒频移补偿，然后变换回方位时域，得到方位时域图像S_mrmi；

$S_{\mathrm{mrmi}}={\mathrm{IFFT}}_{f_a}({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left(S_{\mathrm{mrci}}\right)*H_1);$

步骤2f、对方位时域图像S_mrmi进行距离徙动校正，构造模糊函数H_blur进行补偿，然后进行Keystone变换，最后变换到二维频域，得到第i个动目标的目标成像图S_fi，完成动目标的精确成像；

$S_{\mathrm{fi}}={\mathrm{FFT}}_{f_a}\left({\mathrm{FFT}}_{f_r}\left(\mathrm{Keystone}(S_{\mathrm{mrmi}}*H_{\mathrm{RMC}}*H_{\mathrm{blur}})\right)\right),$

$H_{\mathrm{blur}}=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π\γ}{N}_i{\mathrm{\λR}}_{\mathrm{ref}}\mathrm{PRF}}{c^2}{t}_m)\exp \left(j\frac{{2N}_i\mathrm{\πPRF}}{f_c}(\mathrm{\γ}\hat{t}+f_c)t_m\right)\exp (j2\mathrm{\π}{N}_i\·\mathrm{PRF}\hat{t}),$

其中，R_ref为参考距离，Keystone(·)表示进行Keystone变换；

重复步骤2a至2f，直至完成对检测到的所有动目标的精确成像，以上步骤中的i=1,…,M。

本发明方法将方位去斜技术、多普勒频移补偿技术和偏置相位天线（DPCA）技术相结合，提出了基于双通道调频连续波SAR系统的动目标检测杂波抑制方法；同时，结合多普勒频移补偿、Keystone变换、模糊数估计、方位去斜技术实现快速运动目标的高质量成像，克服了以往技术中快速目标成像模糊以及谱分裂的问题。

本发明的效果可以通过以下的仿真实验进一步说明，仿真时采用MATLAB(R2010b)软件进行仿真。

仿真条件如下：

雷达发射线性调频连续波信号，信号带宽为150MHz，方位波束宽度为4°，脉冲宽度为1ms，脉冲重复频率为1000Hz，SAR信号载频为10GHz，载机速度（雷达平台移动）为100m/s，回波采样频率为1MHz，场景中心的最短斜距为1500m。三个动目标的径向速度分别为21m/s，34m/s，-10m/s，横向速度分别为0，0，10m/s。

仿真内容

图2为仿真目标的坐标分布图，图2的横坐标为方位向（m），纵坐标为距离向。仿真场景中设置了28个点目标，其中包含25个静止目标和3个运动目标，动目标分别为M1、M2和M3，场景中心同时放置了一个静止目标和一个运动目标。图3a至图5c的横坐标均为方位频率单元，纵坐标均为距离频率单元。图3a和图3b分别为一通道补偿数据和二通道补偿数据的成像结果图，图中的动目标存在不同程度的散焦，图3c是两通道补偿数据进行杂波抑制的结果图，图中静止目标已经被抑制，只剩下动目标。图4a和4b分别为对动目标M1进行方位精确去斜处理前和处理后的多普勒谱图，由图4a和图4b对比可知，对动目标进行方位精确方位去斜处理有效地解决了谱分裂的问题。图5a至图5c分别为动目标M1，M2和M3的最终精确成像结果图，可见利用本发明方法快速运动目标得到了良好的成像效果。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于，包括以下步骤：雷达系统录取回波数据，包括一通道回波数据和二通道回波数据

步骤1、对回波数据进行杂波抑制及动目标检测；

步骤1a、对一通道回波数据和二通道回波数据分别进行距离向傅里叶变换及去除残余视频相位处理，然后变换回二维时域，得到一通道变换数据和二通道变换数据

步骤1b、将一通道变换数据和二通道变换数据分别进行方位向傅里叶变换及多普勒频移补偿，同时对二通道变换数据进行相位偏差补偿，然后分别进行方位向逆傅里叶变换，得到一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2；

步骤1c、将一通道补偿数据S_if1和二通道补偿数据S_if2相减，得到杂波相消后的图像S₁₂；

步骤1d、对杂波相消后的图像S₁₂进行徙动校正，得到校正图像S_12r；

步骤1e、将校正图像S_12r变换到距离频域并进行方位去斜处理，然后进行方位向傅里叶变换，得到目标图像S_12l；

步骤1f、对目标图像S_12l进行运动目标检测，对动目标进行逐个提取，得到与检测到的目标对应的目标检测图像S_i，i＝1,…,M，M为检测到的动目标个数，记录目标检测图像S_i中动目标的距离位置R_i；

步骤2、对动目标逐个进行精确成像；

步骤2a、将第i个动目标的目标检测图像S_i逆变换到原始数据域，得到原始数据域图像S_mi，

$S_{mi}={\mathrm{IFFT}}_{f_r}\left({\mathrm{FFT}}_{f_r}\right({\mathrm{IFFT}}_{f_a}\left({\mathrm{FFT}}_{f_a}\left({\mathrm{IFFT}}_{f_r}\left({\mathrm{IFFT}}_{fa}\left(S_i\right)*conj\left(H_a\right)\right)*conj\left(H_{RMC}\right)\right)*conj\left(H_1\right)\right))*conj(H_c\left)\right)$

conj(·)表示取共轭运算，H_a为粗成像去斜函数，H₁为多普勒频移补偿函数，H_RMC为徙动校正函数，H_c为RVP相位补偿函数；

步骤2b、估计原始数据域图像S_mi中动目标的多普勒中心偏移量f_dci，计算动目标的基带内径向速度f_dci表示第i个动目标的多普勒中心偏移量，λ为信号波长；

步骤2c、将原始数据域图像S_mi变换到距离频域，得到距离频域图像S_mri，估计距离频域图像S_mri中动目标的斜线斜率K_i，计算动目标的速度模糊数N_i；

步骤2d、利用动目标的基带径向速度v_bi、动目标的速度模糊数N_i以及动目标的距离位置R_i构造该动目标的方位去斜函数H_am，对距离频域图像S_mri进行去除残余视频相位处理后，通过方位去斜函数H_am对距离频域图像S_mri进行方位精确去斜处理，然后变换至二维时域，得到二维时域图像S_mrci；

步骤2e、将二维时域图像S_mrci变换至方位频域，进行多普勒频移补偿，然后变换回方位时域，得到方位时域图像S_mrmi；

步骤2f、对方位时域图像S_mrmi进行距离徙动校正，并构造模糊函数H_blur进行补偿，然后进行Keystone变换，最后变换到二维频域，得到第i个动目标的目标成像图S_fi，完成动目标的精确成像；

$S_{fi}={\mathrm{FFT}}_{f_a}\left({\mathrm{FFT}}_{f_r}\right(Keystone\left(S_{mrmi}*H_{RMC}*H_{blur}\right)\left)\right),$

$H_{blur}=\exp (-j\frac{4{\mathrm{\π\γN}}_i{\mathrm{\λR}}_{ref}PRF}{c^2}{t}_m)\exp \left(j\frac{2N_i\mathrm{\π}PRF}{f_c}\right(\mathrm{\γ}\hat{t}+f_c\left)t_m\right)\exp (j2{\mathrm{\πN}}_i\·PRF\hat{t}),$

其中，R_ref为参考距离，Keystone(·)表示进行Keystone变换，PRF为脉冲重复频率；

重复步骤2a至2f，直至完成对检测到的所有动目标的精确成像，以上步骤中的i＝1,…,M。

2.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤1a中构造RVP相位补偿函数H_c对回波数据进行去除残余视频相位处理：

$H_c=\exp (-j\mathrm{\π}\frac{f_r^2}{\mathrm{\γ}}),$

其中，γ为线性调频信号的调频率，f_r为距离频率向量，exp(·)表示指数运算；

一通道变换数据

二通道变换数据

其中，表示距离向傅里叶变换，表示距离向逆傅里叶变换，t_m为慢时间，为快时间。

3.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤1b中构造多普勒频移补偿函数H₁进行多普勒频移补偿，构造相位偏差补偿函数H₂对二通道变换数据进行相位偏差补偿：

$H_1=\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_a\hat{t}),$

$H_2=\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_a\frac{d}{v});$

其中，f_a为方位向频率向量，v为雷达平台移动速度，d为雷达两天线间的距离，

一通道补偿数据

二通道补偿数据

其中，表示方位向傅里叶变换，表示方位向逆傅里叶变换。

4.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤1d中构造徙动校正函数H_RMC对杂波相消后的图像S₁₂进行徙动校正：

$H_{RMC}=\exp \left(j\frac{4\mathrm{\π}}{c}\mathrm{\γ}\right(\hat{t}-\frac{2R_s}{c}\left)\right(\frac{v^2{t_m}^2}{2R_s}-R_s\left)\right),$

其中，c表示光速，γ为线性调频信号调频率，R_s为场景中心到载机航线的最短距离，v为雷达平台移动速度，为快时间，t_m为慢时间；

校正图像S_12r＝S₁₂*H_RMC。

5.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤1e中构造粗成像去斜函数H_a对校正图像S_12r进行方位去斜处理：

$H_a=\exp (-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{v^2}{2R_n}{t_m}^2),$

其中，R_n表示距离向量，v为雷达平台移动速度；

目标图像

6.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤2c中动目标的速度模糊数其中，round(·)表示四舍五入运算，K_i为第i个动目标的斜线斜率，γ为线性调频信号的调频率，f_c为SAR信号载频，PRF为脉冲重复频率，nrn为距离向采样点数，f_s为信号采样频率。

7.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤2d中动目标的方位去斜函数其中，v为雷达平台移动速度，R_i为目标检测图像S_i中动目标的距离位置，v_bi为第i个动目标的基带内径向速度，N_i为第i个动目标速度的速度模糊数；

二维时域图像

8.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤2e中通过多普勒频移补偿函数H₁进行多普勒频移补偿，方位时域图像

9.根据权利要求1所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤1f中采用单元平均恒虚警检测率方法对目标检测图像S_12l进行运动目标检测。

10.根据权利要求1或6所述的双通道调频连续波SAR系统的动目标检测成像方法，其特征在于：所述步骤2c中采用Radon法估计距离频域图像S_mri中动目标的斜线斜率K_i。