CN104793193A - 基于sar-dpca微多普勒时-空-频三维分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于SAR-DPCA微多普勒的时-空-频三维分析的方法，现有技术中存在的问题是基于SAR-DPCA微多普勒时频分析算法在多个动目标时引起微动特征相互干扰的问题。该方法首先采用双通道DPCA来抑制静杂波，利用双通道融合后的数据进行距离向脉冲压缩，之后提取相应的数据切片。在所得数据切片中抽取距离相关量作为第三个维度，从而实现对SAR微多普勒特征进行时-空-频三维分析。本发明提出的方法适用于SAR微多普勒特征时频分析，能够避免在多个动目标下，多个目标之间的微多普勒信号的相互干扰，从而提高微多普勒的分析水平。

Description

基于SAR-DPCA微多普勒时-空-频三维分析方法

技术领域

本发明属于一种基于SAR-DPCA微多普勒的时-空-频三维分析的方法，属于SAR雷达微多普勒数据处理方法与应用技术领域，适用于SAR雷达微多普勒数据分析的理论方法和应用技术研究。

背景技术

DPCA即偏置相位中心天线技术是多通道SAR雷达抑制杂波的研一个典型的方法。它是用两个脉冲间通过阵列天线孔径相对于飞行方向的偏移来补偿雷达平台的移动。经典的DPCA方法采用两个相位中心，在相位中心距、脉冲重复频率和平台速度之间满足一定关系的基础上进行杂波抑制。正是由于此法工程上易用的优点，DPCA方法在多通道SAR雷达系统中得到了广泛地应用。

不同运动形态的动目标，其微多普勒调制信号具有独特性。介于此，对微多普勒效应的研究能够为我们提供关于雷达动目标更多的信息，为现有的雷达动目标识别方法提供一个新的途径，或成为现有一些成熟识别技术的有力补充。

时频分析又称时频分布，是一种描述信号的频率随时间变化的信号处理方法。它采用时间-频率联合来表征信号，通过在时频域分析信号，以实现全面观测信号特征的目的。时频分布主要分为线性时频表示和二次型时频表示。线性时频表示是从傅立叶变换转换来的，其特点是呈线性，主要有短时傅立叶变换，Gabor变换和小波分析。二次型变换主要是Wigner-Ville(WVD)方法。但无论是线性时频表示还是二次型时频表示，他们只能分析时间-频率这两个维度的变化，但在有些场景，比如当两个动目标在相同的距离维度，此时便无法用时频分析来描述微多普勒的信号特征。

基于此本发明，在时间-频率的基础上，引入另一个与距离相关的变量。使得原本在二维平面上的分析，拓展到三维平面。解决了不同运动点在相同距向离维度，不同方位向维度上的微多普勒特征分析。

发明内容

本发明的目的在于针对传统的SAR雷达微多普勒时频分析方法的不足，为SAR雷达微多普勒特征的研究提供一种基于SAR-DPCA微多普勒的时-空-频三维分析的方法。

本发明方法包括以下步骤：

步骤(1)获得SAR双通道距离向压缩数据域回波数据

将SAR双通道接收的雷达回波信号进行相干检波和距离压缩处理。处理后SAR双通道的基带信号为：和其中常数C₁和C₂是根据运动目标的后向散射系数和天线的方位向图所共同决定的。τ表示时间，s₁(τ)表示第一个通道的信号，s₂(τ)表示第二个通道的信号，λ表示雷达发射信号的波长，_j表示虚部单位，R₀表示雷达发射通道相位中心与动目标的距离，R₁、R₂分别表示雷两个子孔径与动目标的距离。

步骤(2)SAR双通道相位补偿与静杂波抑制

将获得的SAR双通道基带信号分别进行相位补偿，去除两个子孔径因相位中心的不同而产生的多普勒中心频率的偏差和载机上雷达运动所产生的多普勒调频项。用于相位补偿的参考函数分别为: $P_{\text{c1}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp +\left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\},P_{c2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp \left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\}.$ 其中P_c1(τ)表示补偿s₁(τ)的参考函数，P_c2(τ)表示补偿s₂(τ)的参考函数，^j表示虚部单位，λ表示雷达发射信号的波长，v为载机速度，B为两个子孔径之间的距离，τ表示时间，prf为雷达脉冲重复频率，且它们之间满足补偿方式为，基带信号与相应的参考函数相乘。得到处理后的两路信号s'₁(τ)和s'₂(τ)。然后用s'₂(τ)减去s'₁(τ)得s₃(τ)。

步骤(3)时-空-频三维分析

(3.1)提取动目标区域信号切片

对复数s₃(τ)取其虚部的绝对值，得s₄(τ)。然后求得s₄(τ)的最大值max。然后提取s₄(τ)中大于max_*0.05的部分，得s₅(τ)为m*n维矩阵。

(3.2)时-空-频三维分析，采用短时傅里叶变换对s₅(τ)进行时频分析具体步骤

步骤1：抽取s₅(τ)的第i行的数据，即得a_i(1,n)。

步骤2：对a_i(1,n)用短时傅里叶变换进行时频分析，其中窗函数选用Hamming窗，窗的长度定为31。得b(n,n)。

步骤3：对b(n,n)取绝对值，并记其最大值为max 1，提取矩阵b(n,n)中大于max1*0.9的区域坐标，记为l₁(1,n)，l₂(1,n)。

步骤4:设l₃(1,n)＝{X₁,...,X_n}其中x₁＝x₂＝...＝x_n＝i。

步骤5：依据l₁(1,n)、l₂(1,n)、l₃(1,n)，画三维图形，其中l₁(1,n)代表时间，l₂(1,n)代表频率，l₃(1_,n)代表距离相关项。

步骤6：跳到步骤1，做m轮循环，i＝1,...,m。其中m为矩阵的长。

本发明相较传统的时频分析方法，由于增加了距离相关项，所画的时-空-频三维图更为直观。且传统的时频分析当多个动目标距离坐标相同时，由于多个动目标的信号互相重叠、干扰，使得无法观测它们各自的时频特性。而时-空-频三维分析方法有效地解决了这一弊端。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2两个动目标匀速直线运动的时频分析图；

图3两个动目标匀速直线运动的时-空-频三维分析图；

具体实施方式

为了说明效果。对同一动目标点在相同雷达参数下分别进行时频分析和时-空-频三维分析实验。SAR双通道雷达回波数据来源于计算机仿真建模，背景杂波采用高斯白噪声，雷达与载机的参数如表1所示。

如图1所示，首先，利用SAR雷达仿真程序产生SAR双通道的原始回波数据，主要参数如表1。设置两个动目标位置坐标分别为[50,0]和[50,50]。([x,y]x表示距离向坐标，y表示方位向坐标)，且动目标的切向速度为5m/s，径向速度为5m/s。然后对双通道数据进行相干检波和距离压缩处理。得到处理后的SAR双通道的基带信号为：和 $s_2\left(\mathrm{\τ}\right)=C_2\exp -[-j\frac{2\mathrm{\π}(R_2\left(\mathrm{\τ}\right)+R_0\left(\mathrm{\τ}\right))}{\mathrm{\λ}}]$ 如步骤一所示。

然后利用处理相位补偿参考函数分别对s₁(τ)和s₂(τ)进行相位补偿。补偿函数分别为： $P_{\text{c1}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp +\left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\},P_{c2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp \left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\}.$ 补偿方式为，基带信号与相应的参考函数相乘。得到处理后的两路信号s'₁(τ)和s'₂(τ)。然后用s'₂(τ)减去s'₁(τ)得s₃(τ)。

对s₃(τ)作短时傅立叶变换得到时频分析图2。

再对复数s₃(τ)取其虚部的绝对值，得s₄(τ)。然后求得s₄(τ)的最大值max。然后提取s₄(τ)中大于max_*0.05的部分，得s₅(τ)为m*n维矩阵。

随后，抽取s₅(τ)的第i行的数据，即得a_i(1,n)。对a_i(1_,n)用短时傅里叶变换进行时频分析，其中窗函数选用Hamming窗，窗的长度定为31。得b'(n,n)。对b(n,n)取绝对值，并记其最大值为max 1，提取矩阵b(n,n)中大于max1*0.9的区域坐标，记为l₁(1,n)_，l₂(1,n)_。设l₃(1_,n)＝{X₁,...,X_n}其中x₁＝x₂＝...＝x_n＝i。最后依据依据l₁(1,n)、l₂(1,n)、l₃(1,n)，画三维图形，其中l₁(1,n)代表时间，l₂(1,n)代表频率，l₃(1_,n)代表距离相关项。做m轮循环，i＝1,...,m。其中m为矩阵的长。i代表第i次循环。最后得到图3。

通过图2与图3对比，时频分析的方法当两动目标具有相同的距离向坐标时，两目标的微多普勒特征相互干扰，使得无法分析其特征。而时-空-频三维分析方法由于引入了距离相关量，使得在三维空间上两目标的微多普勒的特征彼此互不影响，微多普勒特征得到了很好的保留。

参数名称	数值
		雷达载频	1.5*10^9Hz
发射脉冲时宽	1.33*10^-6s
		信号带宽	1.5*10^8Hz

距离采样系数	1.2
		载机飞行速度	100m/s
方位采样系数	6
		子孔径间距离	1.5m
距离脉冲调频率	10MHz/s
		方位调频率	131Hz/s

表1

Claims (1)

1.基于SAR-DPCA微多普勒时-空-频三维分析方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

步骤(1)获得SAR双通道距离向压缩数据域回波数据

将SAR双通道接收的雷达回波信号进行相干检波和距离压缩处理；处理后SAR双通道的基带信号为：和其中常数C₁和C₂是根据运动目标的后向散射系数和天线的方位向图所共同决定的；τ表示时间，s₁(τ)表示第一个通道的信号，s₂(τ)表示第二个通道的信号，λ表示雷达发射信号的波长，j表示虚部单位，R₀表示雷达发射通道相位中心与动目标的距离，R₁、R₂分别表示雷两个子孔径与动目标的距离；

步骤(2)SAR双通道相位补偿与静杂波抑制

将获得的SAR双通道基带信号分别进行相位补偿，去除两个子孔径因相位中心的不同而产生的多普勒中心频率的偏差和载机上雷达运动所产生的多普勒调频项；用于相位补偿的参考函数分别为: $P_{c1}\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp \left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\},\mathrm{Pc}2\left(\mathrm{\τ}\right)=\exp \left\{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\right[\frac{{\left(\mathrm{v\τ}\right)}^2}{R}-\frac{\mathrm{v\τB}}{R}\left]\right\};$ 其中P_c1(τ)表示补偿s₁(τ)的参考函数，P_c2(τ)表示补偿s₂(τ)的参考函数，j表示虚部单位，λ表示雷达发射信号的波长，v为载机速度，B为两个子孔径之间的距离，τ表示时间，prf为雷达脉冲重复频率，且它们之间满足补偿方式为，基带信号与相应的参考函数相乘；得到处理后的两路信号s'₁(τ)和s'₂(τ)；然后用s'₂(τ)减去s'₁(τ)得s₃(τ)；

步骤(3)时-空-频三维分析

(3.1)提取动目标区域信号切片

对复数s₃(τ)取其虚部的绝对值，得s₄(τ)；然后求得s₄(τ)的最大值max；然后提取s₄(τ)中大于max*0.05的部分，得s₅(τ)为m*n维矩阵；

(3.2)时-空-频三维分析，采用短时傅里叶变换对s₅(τ)进行时频分析具体步骤为：

步骤1：抽取s₅(τ)的第i行的数据，即得a_i(1,n)；

步骤2：对a_i(1,n)用短时傅里叶变换进行时频分析，其中窗函数选用Hamming窗，窗的长度定为31；得b(n,n)；

步骤3：对b(n,n)取绝对值，并记其最大值为max 1，提取矩阵b(n,n)中大于max1*0.9的区域坐标，记为l₁(1,n)，l₂(1,n)；

步骤4:设l₃(1,n)＝{X₁,...,X_n}其中x₁＝x₂＝...＝x_n＝i；

步骤5：依据l₁(1,n)、l₂(1,n)、l₃(1,n)，画三维图形，其中l₁(1,n)代表时间，l₂(1,n)代表频率，l₃(1_,n)代表距离相关项；

步骤6：跳到步骤1，做m轮循环，i＝1,...,m；其中m为矩阵的长。