CN108828545A - 与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统,包括:静止目标成像处理模块和运动目标检测处理模块,静止目标成像处理模块根据输入的参数对载机平台运动误差进行估计,得到载机平台运动参数;运动目标检测处理模块根据输入的雷达回波数据和静止目标成像处理模块得到的载机平台运动参数,对运动目标进行检测并补偿,得到补偿后的运动目标数据。本公开还提供了一种与静止目标成像关联的运动目标检测方法,包括:步骤一、利用静止目标成像过程估计载机平台运动参数;步骤二、利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测。本公开降低了静止目标成像与运动目标检测同时工作时,运动目标检测性能对载机平台导航设备精度的依赖。
Description
技术领域
本公开属于雷达技术领域,具体涉及一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法。
背景技术
地面运动目标检测是将机载雷达安装在空中平台上对地面运动目标进行检测,是机载雷达的一项重要功能。
在现代机载多功能雷达中,除了具有静止目标成像模式,一般也集成了地面运动目标检测功能,其中的一种地面运动目标检测工作方式是静止目标成像与地面运动目标检测同时工作,即在静止目标成像的同时进行地面运动目标检测,检测出的运动目标可以实时标注在同步产生的雷达图像上,这样,可以同时得到侦察区域的静止目标信息和运动目标信息。
机载雷达的运动目标检测与载机平台的运动密切相关,通常载机平台的运动,会造成地载波频谱展宽和频谱中心偏移,这会对运动目标的检测能力和检测目标的运动参数估计产生很大的影响。一般可以利用载机平台导航设备来估计载机平台的运动参数,再利用这些运动参数对运动目标检测进行补偿,但这种方法会造成运动目标检测性能依赖于载机平台导航设备的精度。
发明内容
鉴于上述技术问题,本公开的目的在于提供一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法,其能够降低在静止目标成像与运动目标检测同时工作时,运动目标检测性能对载机平台导航设备精度的依赖。
在静止目标成像过程中,需要对载机平台的运动误差进行估计,以降低载机平台非理想运动对静止目标成像质量的影响。因此,可以利用估计的运动误差得到载机平台的运动参数,进行运动目标检测,降低运动目标检测性能对载机平台导航设备精度的依赖。
为了达到上述目的,本公开所采用的技术方案如下:
根据本公开的一个方面,提供了一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统,包括:
静止目标成像处理模块,根据输入的参数对载机平台运动误差进行估计,得到载机平台运动参数;
运动目标检测处理模块,根据输入的雷达回波数据和静止目标成像处理模块得到的载机平台运动参数,对运动目标进行检测并补偿,得到补偿后的运动目标数据。
在本公开的一些实施例中,所述输入的参数包括:载机平台导航数据、雷达稳定平台参数、雷达回波数据。
在本公开的一些实施例中,所述静止目标成像处理模块包括:
雷达回波数据处理模块,用于对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储、图像数据打包;
粗补偿参数估计模块,用于生成粗补偿参数;
自聚焦补偿模块,用于生成自聚焦补偿参数,对方位压缩处理过程中剩余的运动误差进行补偿;
平台运动参数估计模块,利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计。
在本公开的一些实施例中,所述运动目标检测处理模块包括:
N个运动目标检测通道,每个运动目标检测通道包括:
距离平均模块,对数据进行距离平均;
滤波器组,对数据进行滤波;
恒虚警检测模块,用于进行恒虚警检测处理。
在本公开的一些实施例中,所述运动目标检测处理模块还包括:
滤波器组参数计算模块,利用估计得到的载机平台运动参数,计算地面杂波频谱的变化,并计算产生滤波器组各个滤波器的优化参数,利用此优化参数实时动态调整滤波器组。
根据本公开的另一个方面,还提供了一种与静止目标成像关联的运动目标检测方法,包括以下步骤:
步骤一、利用静止目标成像过程估计载机平台运动参数;
步骤二、利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测。
在本公开的一些实施例中,在步骤一中,静止目标成像过程采用了距离-多普勒成像算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储,最后经图像数据打包后输出雷达图像数据;
载机平台导航数据和雷达稳定平台参数结合雷达回波数据,通过粗补偿参数估计,生成粗补偿参数;
利用上述粗补偿参数,进行成像过程的数据粗补偿处理;
上述粗补偿参数作为自聚焦补偿的初始参数进行自聚焦补偿,在方位压缩处理过程中,利用自聚焦补偿获得的补偿参数对剩余的运动误差进行补偿;
利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计,将得到的载机平台运动参数输出。
在本公开的一些实施例中,在步骤二中,利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测时,是由估计的载机平台运动参数计算回波数据的多普勒频移和多普勒展宽,然后计算运动目标滤波器组的每个滤波器系数,再通过对雷达回波信号进行滤波检测出运动目标。
在本公开的一些实施例中,在步骤二中,运动目标检测处理过程中采用了频域滤波算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储;
设置N个运动目标检测通道,将经过转置存储的数据分配到运动目标检测通道中,进行运动目标检测处理;
每个检测通道输出的运动目标数据,通过运动目标数据打包后输出。
在本公开的一些实施例中,在每个运动目标检测通道,具体包括以下数据处理步骤:
进行距离平均;
利用滤波器组进行滤波;
进行恒虚警检测处理;
输出运动目标检测数据。
其中,利用滤波器组进行滤波时,实时动态调整滤波器组,使运动目标检测处理能够适应载机平台运动的变化。
从上述技术方案可以看出,本公开与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法至少具有以下有益效果其中之一:
(1)降低了静止目标成像与运动目标检测同时工作时,运动目标检测性能对载机平台导航设备精度的依赖;
(2)提高了运动目标检测性能,静止目标成像过程估计得到的载机平台运动参数的精度高于载机平台导航设备的精度,利用高精度的运动参数进行运动目标检测,可以提高运动目标检测的性能。
附图说明
图1为本公开实施例与静止目标成像关联的运动目标检测方法的示意图。
图2为本公开实施例与静止目标成像关联的运动目标检测方法的另一示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本公开进一步详细说明。
本公开提供了一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法。本公开与静止目标成像关联的运动目标检测系统包括:
静止目标成像处理模块,根据输入的参数对载机平台运动误差进行估计,得到载机平台运动参数;
运动目标检测处理模块,根据输入的雷达回波数据和静止目标成像处理模块得到的载机平台运动参数,对运动目标进行检测并补偿,得到补偿后的运动目标数据。
载机平台运动参数包括:载机平台的位置、速度、加速度、以及三轴姿态角度、角速度。
作为一种具体实施方式,上述输入的参数包括:载机平台导航数据、雷达稳定平台参数、雷达回波数据。其中,雷达稳定平台参数包括:稳定平台的三轴姿态角度、角速度。
其中,静止目标成像处理模块在得到载机平台运动参数的同时,还根据估计的载机平台运动误差对静止目标成像进行补偿,获得补偿后的高质量雷达图像。
在某一实施例中,静止目标成像处理模块包括:
雷达回波数据处理模块,用于对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储、图像数据打包;
粗补偿参数估计模块,用于生成粗补偿参数;
自聚焦补偿模块,用于生成自聚焦补偿参数,对方位压缩处理过程中剩余的运动误差进行补偿;
平台运动参数估计模块,利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计。
在某一实施例中,运动目标检测处理模块包括:
N个运动目标检测通道,每个运动目标检测通道包括:
距离平均模块,对数据进行距离平均;
滤波器组,对数据进行滤波;
恒虚警检测模块,用于进行恒虚警检测处理。
其中,运动目标检测处理模块还包括:滤波器组参数计算模块,利用估计得到的载机平台运动参数,计算地面杂波频谱的变化,并计算产生滤波器组各个滤波器的优化参数,利用此优化参数实时动态调整滤波器组。
另外,获得补偿后的高质量雷达图像和补偿后的运动目标数据(高精度的运动目标数据)后,可以通过数据综合显示模块将其进行显示。
机载多功能雷达在静止目标成像与地面运动目标检测同时工作时,机载多功能雷达获取的雷达回波数据同时输入实时信号处理机的静止目标成像处理模块和运动目标检测处理模块,静止目标成像处理模块利用载机平台导航数据和雷达稳定平台参数作为静止目标成像运动补偿参数估计的初始输入,再结合雷达回波数据对运动误差进行精确估计,对静止目标成像进行补偿,获取高质量雷达图像。在上述成像过程的同时,可以由估计平台运动误差得到精确的平台运动参数,估计得到的平台运动参数传输到运动目标检测处理模块,对运动目标检测处理进行补偿,实现高精度的运动目标检测处理。
在机载多功能雷达中,在上述处理过程是在机载多功能雷达的实时信号处理机中实时完成,处理输出的雷达图像数据和运动目标数据实时输出,可以直接输出到数据综合显示单元,雷达图像数据和运动目标数据叠加后实时显示;也可以输出到数据记录器,进行实时存储;还可以输出到数传链路实时下传到地面系统。
图1为本公开实施例与静止目标成像关联的运动目标检测方法的示意图。如图1所示,与静止目标成像关联的运动目标检测方法包括以下步骤:
步骤一、利用静止目标成像过程估计载机平台运动参数;
步骤二、利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测。
为了进一步详细说明,图2给出了本公开实施例与静止目标成像关联的运动目标检测方法的另一示意图。如图2所示,虚线以上部分对应图1的静止目标成像处理,虚线以下部分对应图1的运动目标检测处理。
在步骤一中,静止目标成像过程采用了距离-多普勒成像算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储,最后经图像数据打包后输出雷达图像数据。
在静止目标成像处理过程中,载机平台导航数据和雷达稳定平台参数结合雷达回波数据,通过粗补偿参数估计,生成粗补偿参数。
对于距离-多普勒成像算法,利用上述粗补偿参数,进行成像过程的数据粗补偿处理。
其次,上述粗补偿参数作为自聚焦补偿的初始参数进行自聚焦补偿,在方位压缩处理过程中,利用自聚焦补偿获得的补偿参数对剩余的运动误差进行补偿。
再次,利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计,将得到的载机平台运动参数输出到运动目标检测处理模块。
在步骤二中,利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测时,是由估计的载机平台运动参数计算回波数据的多普勒频移和多普勒展宽,然后计算运动目标滤波器组的每个滤波器系数,再通过对雷达回波信号进行滤波检测出运动目标。
在步骤二中,运动目标检测处理过程中采用了频域滤波算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储;
设置N个运动目标检测通道,将经过转置存储的数据分配到运动目标检测通道中,进行运动目标检测处理,这里,运动目标检测通道数N取决于雷达系统的设计参数和飞行平台参数,主要与脉冲重复频率、雷达主波束造成的地杂波多普勒带宽、运动目标检测速度分辨率以及飞行平台的速度有关。
每个检测通道输出的运动目标数据,通过运动目标数据打包后输出。
在每个运动目标检测通道,具体包括以下数据处理步骤:
进行距离平均;
利用滤波器组进行滤波;
进行恒虚警检测处理;
输出运动目标检测数据。
其中,利用滤波器组进行滤波时,实时动态调整滤波器组,使运动目标检测处理能够适应载机平台运动的变化。
具体地,运动目标检测处理模块的滤波器组参数计算模块利用估计得到的平台运动参数,计算地面杂波频谱的变化,并计算产生滤波器组各个滤波器的优化参数,利用此优化参数实时动态调整滤波器组。
至此,已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述,本领域技术人员应当对本公开与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法有了清楚的认识。
需要说明的是,在附图或说明书正文中,未绘示或描述的实现方式,均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式,并未进行详细说明。此外,上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式,本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换,例如:
(1)图2中的SAR成像处理流程,即雷达回波数据经距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储、图像数据打包,最后得到雷达图像数据,该处理流程为RD算法的SAR成像处理流程,还可采用其他SAR成像算法的处理流程替代上述流程,如采用CS算法的处理流程,或采用波数域成像算法的处理流程;
(2)图2中的运动目标检测处理采用的是时域滤波运动目标检测方法,可以其他运动目标检测方法,例如,采用频域滤波运动目标检测方法来代替,对应地,可以通过静止目标成像过程估计得到的载机平台运动参数,调整频域滤波运动目标检测方法的检测参数,提高运动目标检测的性能。
综上所述,本公开提供一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法。本公开利用静止目标成像与地面运动目标检测同时工作的特点,可以高精度估计载机平台的运动参数,降低了运动目标检测对载机平台导航设备精度的依赖,提高了运动目标检测的精度。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本公开也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本公开的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本公开的最佳实施方式。
应当注意,为了使本公开的实施方式更容易理解,上面的描述省略了对于本领域的技术人员来说是公知的、并且对于本公开的实施方式的实现可能是必需的更具体的一些技术细节。例如,上面的描述省略了静止目标成像处理过程中的粗补偿参数估计、自聚焦补偿等,以及平台运动参数估计、滤波器组参数计算的一般性描述,这些内容可以从公开发表的论文中查到。应该理解,根据本公开的实施例的静止目标成像处理的算法和运动目标检测处理的算法,还可以采用其他静止目标成像算法和运动目标检测处理算法,图2实施例的说明仅仅是示意性的而不是限制性的。
提供本公开的说明书是为了说明和描述,而不是用来穷举或将本公开限制为所公开的形式。对本领域的普通技术人员而言,许多修改和变更都是可以的。
以上所述的具体实施例,对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本公开的具体实施例而已,并不用于限制本公开,凡在本公开的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种与静止目标成像关联的运动目标检测系统,其特征在于,包括:
静止目标成像处理模块,根据输入的参数对载机平台运动误差进行估计,得到载机平台运动参数;
运动目标检测处理模块,根据输入的雷达回波数据和静止目标成像处理模块得到的载机平台运动参数,对运动目标进行检测并补偿,得到补偿后的运动目标数据。
2.根据权利要求1所述的运动目标检测系统,其特征在于,所述输入的参数包括:载机平台导航数据、雷达稳定平台参数、雷达回波数据。
3.根据权利要求2所述的运动目标检测系统,其特征在于,所述静止目标成像处理模块包括:
雷达回波数据处理模块,用于对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储、图像数据打包;
粗补偿参数估计模块,用于生成粗补偿参数;
自聚焦补偿模块,用于生成自聚焦补偿参数,对方位压缩处理过程中剩余的运动误差进行补偿;
平台运动参数估计模块,利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计。
4.根据权利要求3所述的运动目标检测系统,其特征在于,所述运动目标检测处理模块包括:
N个运动目标检测通道,每个运动目标检测通道包括:
距离平均模块,对数据进行距离平均;
滤波器组,对数据进行滤波;
恒虚警检测模块,用于进行恒虚警检测处理。
5.根据权利要求4所述的运动目标检测系统,其特征在于,所述运动目标检测处理模块还包括:
滤波器组参数计算模块,利用估计得到的载机平台运动参数,计算地面杂波频谱的变化,并计算产生滤波器组各个滤波器的优化参数,利用此优化参数实时动态调整滤波器组。
6.一种与静止目标成像关联的运动目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、利用静止目标成像过程估计载机平台运动参数;
步骤二、利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测。
7.根据权利要求6所述的运动目标检测方法,其特征在于,在步骤一中,静止目标成像过程采用了距离-多普勒成像算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储、数据粗补偿、方位压缩、逆转置存储,最后经图像数据打包后输出雷达图像数据;
载机平台导航数据和雷达稳定平台参数结合雷达回波数据,通过粗补偿参数估计,生成粗补偿参数;
利用上述粗补偿参数,进行成像过程的数据粗补偿处理;
上述粗补偿参数作为自聚焦补偿的初始参数进行自聚焦补偿,在方位压缩处理过程中,利用自聚焦补偿获得的补偿参数对剩余的运动误差进行补偿;
利用上述粗补偿参数、自聚焦补偿参数、以及载机平台导航数据和雷达稳定平台参数,进行载机平台运动参数估计,将得到的载机平台运动参数输出。
8.根据权利要求7所述的运动目标检测方法,其特征在于,在步骤二中,利用估计的载机平台运动参数进行运动目标检测时,是由估计的载机平台运动参数计算回波数据的多普勒频移和多普勒展宽,然后计算运动目标滤波器组的每个滤波器系数,再通过对雷达回波信号进行滤波检测出运动目标。
9.根据权利要求8所述的运动目标检测方法,其特征在于,在步骤二中,运动目标检测处理过程中采用了频域滤波算法,该算法具体包括:
对雷达回波数据依次进行距离压缩、转置存储;
设置N个运动目标检测通道,将经过转置存储的数据分配到运动目标检测通道中,进行运动目标检测处理;
每个检测通道输出的运动目标数据,通过运动目标数据打包后输出。
10.根据权利要求9所述的运动目标检测方法,其特征在于,在每个运动目标检测通道,具体包括以下数据处理步骤:
进行距离平均;
利用滤波器组进行滤波;
进行恒虚警检测处理;
输出运动目标检测数据。
其中,利用滤波器组进行滤波时,实时动态调整滤波器组,使运动目标检测处理能够适应载机平台运动的变化。
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