CN106154267A - 基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨sar成像方法 - Google Patents

Abstract

基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法，本发明涉及合成孔径雷达成像，解决现有技术对不同距离向的待测目标或两个独立待测目标不能够实现高精度分辨率合成孔径雷达成像等技术问题。本发明的主要步骤：测量待测目标与雷达传感模块的距离，并将雷达传感模块向待测目标以不同方位向发出雷达脉冲；相对待测目标移动雷达传感模块的天线，进行对应不同方位向的回波扫描并接收雷达脉冲经待测目标反弹的回波信号；利用距离多普勒算法和二维加窗方法，结合距离计算回波信号，获得合成孔径雷达图像。本发明用于雷达图像合成。

Description

基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达成像，具体涉及基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法。

背景技术

雷达图像是雷达对照射场景区域目标的电磁散射回波信号进行重构得到的，它包含了目标位置，几何特征等方面的信息，从而可实现对目标的探测、定位、识别，主要使用两类雷达：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)和超宽带雷达(Ultra WideBand，UWB)。

SAR是一种搭载在卫星，飞机等移动平台上的雷达系统，它通过平台的移动性形成大的波束宽度，从而拓宽了照射区域范围，可实现对目标的方位向高分辨成像。UWB雷达系统具有极大带宽的波形信号，穿透力强、功耗低等特性，能够分辨目标的各单个散射体单元，其距离分辨率通常可达亚米级到米级，在有效范围内可以实现更精准地目标探测和成像。

在SAR技术中，如何实现高分辨的雷达图像是研究热点。因此，将SAR成像技术与UWB雷达传感器相结合的雷达系统可以实现对目标的高分辨成像，从而更加有效的揭示目标物理特征，具有非常广阔的应用前景。目前对基于UWB雷达传感器的SAR成像研究主要集中在验证目标成像和识别的可行性阶段，然而对基于UWB雷达传感器的SAR成像的分辨率研究还未见报道。微型的UWB雷达因携带方便，灵活性好，更具有实用价值。因此，需要一种基于微型超宽带雷达传感器的高分辨SAR成像方法以实现高精度的雷达图像。

发明内容

针对上述现有技术，本发明目的在于提供基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法，解决现有技术对不同距离向的待测目标或两个独立待测目标不能够实现高精度分辨率合成孔径雷达成像等技术问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法,包括如下步骤，

步骤1、测量待测目标与雷达传感模块的距离，并将雷达传感模块向待测目标以不同方位向发出雷达脉冲；

步骤2、相对待测目标移动雷达传感模块的天线，进行对应不同方位向的回波扫描并接收由雷达脉冲经待测目标反弹的回波信号；

步骤3、利用距离多普勒算法和二维加窗方法，结合距离计算回波信号，获得合成孔径雷达图像。

上述方法中，所述的步骤1，包括如下步骤，

步骤1.1、将待测目标与雷达传感模块构成不同的距离向，利用红外测距仪测量待测目标与雷达传感模块的距离；

步骤1.2、将雷达传感模块的天线安装于滑轨平台，天线在滑轨平台上作匀速运动并向待测目标以不同方位向发出雷达脉冲。

上述方法中，所述的步骤2，

回波信号S_tu表示为

$S_{tu}=\underset{u}{\∫}\underset{t}{\∫}{\mathrm{\α}}_{n}p\[t-\frac{2\sqrt{{x_i}^2+{(y_j-u)}^2}}{c}\]dtdu$

其中，(x_i,y_j)(n＝1,2,...)为探测区域内待测目标的微元点，α_n为散射系数，p(t)为雷达脉冲，c为电磁波传播速度；

还利用雷达传感模块对移除待测目标的相同探测区域进行环境扫描，获得环境杂波信号。

上述方法中，所述的步骤3，包括如下步骤，

步骤3.1、将距离作为参考距离R_c，计算出距离向压缩参考函数S_refr

$S_{refr}=p(t-\frac{2R_c}{c});$

步骤3.2、去除回波信号S_tu中的环境杂波信号，然后再将去杂波的回波信号S_tu和距离向压缩参考函数S_refr进行匹配滤波与距离向傅里叶逆变换，获得时域的距离向压缩信号S_rc

S_rc＝IDFT{DFT[S_tu]·DFT[S^* _refr]}；

步骤3.3、结合天线移动速度v，计算方位向压缩参考函数S_refa

$S_{refa}=\exp \left({\mathrm{j\πK}}_a^2{t}^2\right)$

其中，为天线移动速度v确定的方位多普勒调频频率，λ为雷达脉冲的波长，其中c为电磁波传播速度，f为超宽带雷达传感模块的发射信号频率。

步骤3.4、对回波信号S_tu进行方位向傅里叶变换，然后再进行插值处理，获得距离抖动校正的回波信号S_rcmc；

步骤3.5、将距离抖动校正的回波信号S_rcmc和方位向压缩参考函数S_refa进行匹配滤波与方位向傅里叶逆变换，最后经二维加窗方法处理得到合成孔径雷达图像f_rd，

f_rd＝Window{IDFT{DFT[S_rcmc]·DFT[S^* _refa]}}

其中，Window(x，y)为二维加窗函数，采用的窗函数为Hamming窗，表达式如下：

其中M,N分别是超宽带雷达传感模块的二维SAR回波信号的距离向和方位向采样点个数。

上述方法中，雷达传感模块通过微型超宽带雷达进行设置，其天线设置为一对定向型宽频带平面天线。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

通过基于微型超宽带雷达传感器的高分辨SAR成像方法，实现了高精度的雷达图像；利用微型的UWB雷达因携带方便，灵活性好，更加具有实用价值，从而更加有效的揭示目标物理特征，具有非常广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的主要步骤示意图；

图2为本发明实施例的两个独立待测目标实物图；

图3为本发明的图2中待测目标的回波信号示意图；

图4为本发明的对图3处理后成像结果示意图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

下面结合附图对本发明做进一步说明：

实施例1

本发明提供了一种基于微型超宽带雷达传感器，结合距离多普勒算法(Range-Doppler)和二维加窗优化处理的高分辨SAR成像方法。其特征在于，所述的基于微型超宽带雷达传感器对于实物目标反射回波的产生，收集和处理由以下步骤具体实现：

(a).采用美国Time Domain公司生产的型号为PulsON 410微型超宽带单基站雷达传感器模块，该模块集成在76mm×80mm×16mm的定制硅片上，并通过配有一对自主改进的定向型宽频带平面天线(一发一收的模式)对由吸波材料壁面构成的实验室环境中的实物目标(铝制易拉罐)进行测量，如图2所示；

(b).在测量时为了避免该模块固有的天线耦合和SMA同轴电缆的影响，将PulsON410放置在距离目标至少大于0.3m处，并将其天线搭载在一个可以匀速运动的滑轨平台上进行SAR回波测量；

(c).基于RET软件对实物目标的二维时域回波数据进行收集，在测量时回波数据的采样时间间隔为61.024ps，时间序列长度大约为23ns，并选择原始扫描模式收集数据；

(d).在平台匀速移动的情况下，对未放置实物的测试环境进行每个方位向采样点的SAR回波数据收集，为在后续的成像预处理中消除环境杂波的影响；

(e).接着对分别放置在不同距离向的环境实物进行每个方位向采样点的SAR回波数据收集，然后对采集到目标回波数据基于距离多普勒算法和二维加窗优化处理获得最终的高分辨SAR图像。

为了避免在成像时方位向的回波信号存在混叠现象，在步骤d、e中将PulsON 410微型超宽带雷达传感器的脉冲重复频率设置为10.1MHz。

实施例2

基于实施例1

1.试验仪器

本方法搭建了一个基于微型微型超宽带雷达传感器的SAR成像系统。主要部件包括：一套由美国Time Domain公司生产的PulsON P410微型单基超宽带雷达模块、一对自主改进的定向型宽频带平面天线、移动滑台、红外线测距仪、笔记本电脑和其它辅助配件。PulsON 410雷达模块集成在76mm×80mm×16mm的定制硅片上，产生的超宽带信号频率范围为3.1GHz到5.3GHz，频率带宽为2.2GHz，中心频率是4.3GHz。后期对SAR回波数据处理的软件为美国Mathworks公司的MATLAB R2015a和微软公司的Excel 2013。

2.试验步骤

(1)针对选定的成像区域，在不同距离向放置两个实物目标(铝制易拉罐)，实物如图1所示，并用红外线测距仪测量目标至微型超宽带雷达传感器的距离和目标之间的距离。

(2)基于搭载在滑动平台的微型超宽带雷达传感器，在原始扫描模式下采集目标的二维时域SAR回波数据。在收集目标回波之前先采集测量环境的杂波数据，为后面的成像处理做好场景信息校正。其中，放置在不同距离向的两个实物目标回波结果如图2所示。

(3)距离多普勒算法进行SAR成像

a1.假设在目标区域(x,y)中有一列位于(x_i,y_j)(n＝1,2,...)散射系数为α_n的点目标，那么原始扫描的目标SAR回波S_tu，如图1所示，可以表示为：

$S_{tu}=\underset{u}{\∫}\underset{t}{\∫}{\mathrm{\α}}_{n}p\[t-\frac{2\sqrt{{x_i}^2+{(y_j-u)}^2}}{c}\]dtdu---\left(1\right)$

其中p(t)表示微型超宽带雷达传感器的发射信号；

a2.选定测量环境中目标成像区域的中心至PulsON 410微型超宽带雷达传感器的垂直距离作为距离向成像参考距离，记为R_c；计算距离向压缩参考函数，记为S_refr，可以表示为：

$S_{refr}=p(t-\frac{2R_c}{c})---\left(2\right)$

a3.将去除环境杂波影响后的回波信号S_tu进行和距离向压缩参考函数S_refr的进行匹配滤波，计算匹配滤波后信号的距离向傅立叶逆变换，得到距离向压缩后的时域信号，记为S_rc，可以表示为：

S_rc＝IDFT{DFT[S_tu]·DFT[S^* _refr]} (3)

a4.依据平台移动速度v确定方位多普勒调频率，记为K_a；计算方位向压缩参考函数，记为S_refa，对于一个线性调频信号，可表示为：

$S_{refa}=\exp \left({\mathrm{j\πK}}_a^2{t}^2\right)---\left(4\right)$

$K_a=\frac{-2v^2}{{\mathrm{\λR}}_c}---\left(5\right)$

a5.对方位向傅立叶变换后的信号S_tu进行插值处理实现距离抖动校正，记为；计算距离抖动校正后的信号S_rcmc和方位向压缩参考函数S_refa的匹配滤波，并对匹配滤波处理后的信号进行方位向逆变换和二维加窗优化处理得到最终的SAR图像，记为f_rd，可表示为：

f_rd＝Window{IDFT{DFT[S_rcmc]·DFT[S^* _refa]}} (6)

得到的不同距离向实测SAR图像结果如图3所示，两目标(铝制易拉罐)的距离向位置分别是64cm和71cm，分辨率为7cm。此结果是在0.5m的合成孔径长度，滑台速度为2cm/s实测环境下获得的。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法,其特征在于，包括如下步骤，

步骤1、测量待测目标与雷达传感模块的距离，并将雷达传感模块向待测目标以不同方位向发出雷达脉冲；

步骤2、相对待测目标移动雷达传感模块的天线，进行对应不同方位向的回波扫描并接收由雷达脉冲经待测目标反弹的回波信号；

步骤3、利用距离多普勒算法和二维加窗方法，结合距离计算回波信号，获得合成孔径雷达图像。

2.根据权利要求1所述的基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法,其特征在于，所述的步骤1，包括如下步骤，

步骤1.1、将待测目标与雷达传感模块构成不同的距离向，利用红外测距仪测量待测目标与雷达传感模块的距离；

步骤1.2、将雷达传感模块的天线安装于滑轨平台，天线在滑轨平台上作匀速运动并向待测目标以不同方位向发出雷达脉冲。

3.根据权利要求1所述的基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法,其特征在于，所述的步骤2，

回波信号S_tu表示为

$S_{tu}=\underset{u}{\∫}\underset{t}{\∫}{\mathrm{\α}}_{n}p\[t-\frac{2\sqrt{{x_i}^2+{(y_j-u)}^2}}{c}\]dtdu$

其中，(x_i,y_j)(n＝1,2,...)为探测区域内待测目标的微元点，α_n为散射系数，p(t)为雷达脉冲，c为电磁波传播速度；

还利用雷达传感模块对移除待测目标的相同探测区域进行环境扫描，获得环境杂波信号。

4.根据权利要求3所述的基于微型超宽带雷达传感模块的高分辨SAR成像方法,其特征在于，所述的步骤3，包括如下步骤，

步骤3.1、将距离作为参考距离R_c，计算出距离向压缩参考函数S_refr

$S_{refr}=p(t-\frac{2R_c}{c});$

步骤3.2、去除回波信号S_tu中的环境杂波信号，然后再将去杂波的回波信号S_tu和距离向压缩参考函数S_refr进行匹配滤波与距离向傅里叶逆变换，获得时域的距离向压缩信号S_rc

S_rc＝IDFT{DFT[S_tu]·DFT[S^* _refr]}；

步骤3.3、结合天线移动速度v，计算方位向压缩参考函数S_refa

$S_{refa}=\exp \left({\mathrm{j\πK}}_a^2{t}^2\right)$

其中，为天线移动速度v确定的方位多普勒调频频率，λ为雷达脉冲的波长；

步骤3.4、对回波信号S_tu进行方位向傅里叶变换，然后再进行插值处理，获得距离抖动校正的回波信号S_rcmc；

步骤3.5、将距离抖动校正的回波信号S_rcmc和方位向压缩参考函数S_refa进行匹配滤波与方位向傅里叶逆变换，最后经二维加窗方法处理得到合成孔径雷达图像f_rd，

f_rd＝Window{IDFT{DFT[S_rcmc]·DFT[S^* _refa]}}

其中，Window(x，y)为二维加窗函数。