CN104535999A - 一种校正天线方向图影响的雷达成像数据预处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种校正天线方向图影响的雷达成像数据预处理方法。技术方案包括下述步骤：第一步，利用已知点目标计算天线方向特性函数。第二步，利用天线方向特性函数构造滤波器。第三步，回波数据处理。以上步骤就完成了对回波信号的校正，随后可以利用成像算法进行成像，得到高分辨成像结果。本发明能够有效提高成像分辨率。

Description

一种校正天线方向图影响的雷达成像数据预处理方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，特别涉及雷达成像数据预处理技术，涉及一种在成像前对回波数据进行处理，以校正天线方向图对成像分辨率影响的方法。

背景技术

利用雷达成像技术可从难以解译的回波数据中还原出目标的电磁散射分布函数，重建符合视觉观感的目标区域实际图像，从而直接反映目标的几何形态和电磁散射特性，其良好的可视化特性对提高分辨能力目标、降低判读难度、减少对专业知识的依赖性具有重要意义。目前雷达成像技术已广泛应用于军事和民用领域。

在雷达成像技术中，成像分辨率无疑是最关键和最重要的性能指标。在实际的雷达系统中，影响成像分辨率的因素较多，其中天线方向图是一个重要影响因素。

已有的研究指出，天线的方向图可能会导致成像分辨率下降。例如文献“Wang B Q,Li X G.Near Range Millimeter Wave Radiometer Passive Image HighResolution Restoration[C],2008Global Symposium on Millimeter Waves,Nanjing,China,2008:325-328.”指出天线的方向图相当于一个低通滤波器，它会抑制回波的高波数分量，减少波数域支撑区的宽度，从而导致分辨率下降。值得注意的是探地雷达(Ground Penetrating Radar，GPR)、穿墙雷达(Through-the-Wall Radar，TWR)、全息穿透雷达(Holographic Subsurface Radar，HSR)等类型的雷达往往采用宽波束天线，波束范围内增益有一定的起伏，天线方向图对成像性能的影响尤其不可忽略。

如何去除天线方向图的影响，提高雷达成像分辨率，就成为了一个重要的问题。文献“邹鲲.低频UWBSAR天线方向图频域校正[J].信号处理,2006,22(5):645-647”提出了校正机载SAR天线方向图提高分辨率的方法，但是这种方法是建立在远场条件下，并不适用于探地雷达、穿墙雷达、全息穿透雷达等的近场成像情况。文献“Kojima T,Mochizuki S,Togo,et al.High-resolutionmillimeter-wave near-field imaging with reconstruction algorithm based onantenna-radiation-pattern deconvolution processing[C].Proceedings of the 2012APMC,Kaohsiung,China,2012:679-681.”提出了去除近场条件下天线方向图影响的算法，但没有提供估计天线方向图的方法。从已公开的预处理技术来看，并未有效解决天线方向图的影响问题，仍是制约成像分辨率的一大因素。

发明内容

本发明的目的在于解决雷达天线方向图导致成像分辨率下降的问题，尤其对影响较严重的近场成像情况，提出一种基于天线方向图的雷达成像数据预处理方法，能够有效提高成像分辨率。

本发明采取如下技术方案：

第一步，利用已知点目标计算天线方向特性函数。

设已知点目标位于雷达系统的近场区，其位置坐标为(0,0,z₀)。设雷达系统按照行列等间隔的方式进行扫描，采集到的回波数据为s(x_i,y_j),i＝1…M,j＝1…N，其中，M和N分别为扫描的行数和列数，其取值根据具体的雷达系统确定。

将s(x_i,y_j)幅度归一化后得到归一化的方向性函数a(x_i,y_j)，利用下式计算方向性函数的频域表达式

$A(k_{x_i},k_{y_j})=a(x_i,y_j)$     (公式一)

式中，和分别为x_i的y_j傅里叶变换， $k_{x_i}=-2k\frac{x_i}{R},k_{y_j}=-2k\frac{y_i}{R},k=\frac{2\mathrm{\π}{f}_0}{v}$ 为波数，f₀为发射信号中心频率，v为雷达信号在传播介质中的波速，为点目标到雷达系统接收天线的距离。

第二步，利用天线方向特性函数构造滤波器。

利用下式计算滤波器G(k_x,k_y)：

$G(k_x,k_y)=\frac{A^{*}(k_x,k_y)}{{\left|A(k_x,k_y)\right|}^2+\mathrm{\η}}$     (公式二)

式中，A^*(k_x,k_y)表示天线方向特性函数的共轭函数，η是一个正常数，一般取值为回波信号信噪比的倒数。

第三步，回波数据处理。

设待处理的雷达回波数据表示为s_d(x_i,y_j)，利用傅里叶变换将s_d(x_i,y_j)变换到二维波数域得到频谱S_d(k_x,k_y)。

利用下式计算校正后的回波信号S_c(k_x,k_y)：

S_c(k_x,k_y)＝G(k_x,k_y)S_d(k_x,k_y)    (公式三)

将校正后的回波信号S_c(k_x,k_y)利用逆傅里叶变换回空域，得到预处理结果。

以上步骤就完成了对回波信号的预处理，随后可以利用成像算法进行成像。

采用本发明可以达到以下有益效果：

(1)由于步骤一中，利用位于近场的已知点的回波来估计方向特性函数，而回波中已经包含了近场条件、天线和介质等因素的影响，从而可以在处理中比较充分地去除近场天线方向图的影响。(2)在步骤一中，通过简单的变量替换，将方向特性函数转换到频域表示，为步骤二计算滤波器打下基础。(3)由于采用了步骤二中所示的滤波器，使得该方法抗噪声的性能较强。(4)由于利用步骤三种的运算对回波进行预处理，去除了天线方向图的影响，提高了成像分辨率，改善的成像结果的质量。(5)处理的全部过程比较简单，可以采用快速傅里叶变换等快速算法，具有较高的实用性，可以有效整合到已有成像系统中，达到迅速提高成像雷达性能的作用。

附图说明

图1为本发明提供的技术方案的流程示意图；

图2是仿真实验一的实验结果，其中：

图2(a)为待处理点目标的原始成像结果，图2(b)为运用本发明方法处理后的成像结果。图2(c)为成像结果处理前后的分辨率对比图。

图3是仿真实验二的处理结果。图3(a)为多点目标回波的原始成像结果，图3(b)为运用本发明方法处理后的成像结果。

图4是实测实验一的实验结果，其中：图4(a)为表层穿透雷达实测数据处理前的成像结果，图4(b)为处理后的成像结果。

具体实施方式

本发明采用仿真实验和实测实验进行验证，所有步骤、结论均通过Matlab2010平台以及实测数据进行了验证。下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

图1是天线方向图校正方法的处理流程框图，利用本发明方法进行校正，具体按照以下各步骤进行：第一步，利用已知点目标计算天线方向特性函数。第二步，利用天线方向特性函数构造滤波器。第三步，回波数据处理。以上步骤就完成了对回波信号的校正，随后可以利用成像算法进行成像，得到高分辨成像结果。其中，雷达系统的近场区根据不同的系统指标确定，为本领域公知常识。计算已知点目标位置坐标的坐标系以计算方便为条件选取，只要为直角坐标系即可。

利用计算机仿真验证本发明对提高成像分辨率的效果，共设计了三个实验。仿真实验一采用单个点目标的仿真实验，实验结果图2所示。点目标设置在距离介质表面0.1m的位置，即位置坐标(0,0,z₀)＝(0,0,0.1)，传播介质为工程塑料，雷达系统发信号的中心频率f₀为10GHz。

图2(a)已知点目标的原始成像结果，成像分辨率较低。图2(b)为处理后的成像结果，分辨率得到了明显的提高。为了更加清楚地展示本方法的性能，图2(c)中给出了处理前后成像结果方位向的截面图，图中横坐标是方位向距离，纵坐标表示成像结果的归一化幅度，实线表示处理前成像结果，其分辨率为0.026m；虚线表示处理后成像结果，其分辨率变为0.015m，处理后的分辨率提高比较显著。仿真实验一的结果表明本发明的方法能够有效提高成像分辨率。

图3是仿真实验二的处理结果。实验中设置了5个点目标，呈十字形排列，相邻目标的最小间隔0.04m，其余参数与仿真实验一相同。图3(a)和图3(b)分别展示了利用本发明方法处理前后的成像结果。在处理前的成像结果中几乎无法分辨出多个目标，经过处理后，5个目标清晰可分辨。可见本发明方法同样适用于多目标情况，能够有效提高多目标场景下的成像分辨率。

图4是实测实验一的处理结果。为了验证本发明方法的实用性，利用表层穿透雷达采集了实测数据进行处理。目标为6个边长为0.05m的正方形金属板，最近的两块中心距离约为0.07m，穿透介质为0.025m高密度板。图4(a)和图4(b)分别为利用本发明校正前后的成像结果。可以看出，经过本发明方法校正处理后，原来不可以分辨的多个目标的像变得可以分辨。实验证明了本发明对提高雷达成像分辨率在实际应用中的有效性。

Claims (1)

1.一种基于天线方向图的雷达成像数据预处理方法，其特征在于，包括下述步骤：

第一步，利用已知点目标计算天线方向特性函数：

设已知点目标位于雷达系统的近场区，其位置坐标为(0,0,z₀)_；设雷达系统按照行列等间隔的方式进行扫描，采集到的回波数据为s(x_i,y_j),i＝1…M,j＝1…N，其中，M和N分别为扫描的行数和列数，其取值根据具体的雷达系统确定；

将s(x_i,y_j)幅度归一化后得到归一化的方向性函数a(x_i,y_j)，利用下式计算方向性函数的频域表达式

$A(k_{x_i},k_{y_j})=a(x_i,y_j)$    (公式一)

式中，和分别为x_i的y_j傅里叶变换， $k_{x_i}=-2k\frac{x_i}{R},k_{y_j}=-2k\frac{y_i}{R},k=\frac{2\mathrm{\π}{f}_0}{v}$ 为波数，f₀为发射信号中心频率，v为雷达信号在传播介质中的波速，为点目标到雷达系统接收天线的距离；

第二步，利用天线方向特性函数构造滤波器；

利用下式计算滤波器G(k_x,k_y)：

$G(k_x,k_y)=\frac{A^{*}(k_x,k_y)}{{\left|A(k_x,k_y)\right|}^2+\mathrm{\η}}$    (公式二)

式中，A^*(k_x,k_y)表示天线方向特性函数的共轭函数，η是一个正常数，取值为回波信号信噪比的倒数；

第三步，回波数据处理：

设待处理的雷达回波数据表示为s_d(x_i,y_j)，利用傅里叶变换将s_d(x_i,y_j)变换到二维波数域得到频谱S_d(k_x,k_y)；

利用下式计算校正后的回波信号S_c(k_x,k_y)：

S_c(k_x,k_y)＝G(k_x，k_y)S_d(k_x,k_y)   (公式三)

将校正后的回波信号S_c(k_x,k_y)利用逆傅里叶变换回空域，得到预处理结果。