CN109387818A - 一种基于回波数据的双基地sar通道均衡方法 - Google Patents

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余怀秦
武俊杰
刘竹天
黄钰林
杨海光
杨建宇
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Abstract

本发明公开一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法，针对传统方法仅仅均衡了由接收机造成的通道幅相不一致，天线馈线造成的通道幅相不一致由于机理原因无法均衡的问题，本发明将通过参考通道和待均衡通道的回波分别进行距离压缩，然后对强点目标回波补偿由于接收机通道位置不一致所造成的固定相位差，并借助递归最小二乘算法来估计出均衡器系数，从而构造出均衡滤波器，最后将通过待均衡通道的回波经过均衡滤波器进行均衡，本发明直接对通过待均衡通道的回波进行处理，不需要事先用训练样本得到均衡滤波器系数，避免了环境和时间变化的影响。

Description

一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，特别涉及一种双基地SAR通道均衡技术。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种全天时、全天候的现代高分辨率微波遥感成像雷达，它利用雷达天线和目标区域间的相对运动来获得空间的高分辨率。在地形测绘、植被分析、海洋及水文观测、环境及灾害监视、资源勘探以及地壳微变检测等领域，合成孔径雷达发挥了越来越重要的作用。
双基SAR是一种新的雷达体制，系统发射站和接收站分置于不同平台上。相对单基SAR而言，具有获取目标信息丰富、作用距离远、安全性好、抗干扰能力强等优点，因而使其成为当今高科技条件下不可取代的一种探测、侦测方式，在军民方面都有着重大的研究价值与广泛的应用前景。
雷达中的通道均衡技术主要借鉴于通信中的信道均衡，广泛的应用于自适应旁瓣对消和自适应波束锐化等多通道、多阵列雷达系统中。传统的通道均衡技术经常采用自适应均衡器，即根据通道的传递函数设计自适应均衡滤波器，依据一定的自适应算法，利用训练信号调整均衡器使其达到收敛。这些方法的优点是实时性、自适应性，可根据系统的参数变化达到最佳均衡；缺陷是需要训练信号、硬件代价较大，利用自适应算法使均衡器收敛的计算量相当大，并且由附加的补偿系统所产生的通道幅度和相位误差无法得到再次校正。
在文献1：“数字阵列雷达中通道均衡技术的研究[D]”赵立艳，西安电子科技大学，2010中研究了针对阵列雷达的通道均衡算法，在文献2：“基于DPCA的机载SAR_GMTI通道均衡技术研究[D]”张志祥，南京航天航空大学，2010中提出了一种先补偿相位后对回波进行均衡的SAR通道均衡算法。文献1中需要先注入宽带线性调频信号进入各个接收通道进行自适应滤波产生权系数，而后让回波经过均衡器再均衡，受环境和时间的影响较大，并且其只能对接收机产生的幅相失配进行均衡。文献2其补偿相位没有考虑回波相位空变的问题，存在相位误差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法，直接对通过待均衡通道的回波进行处理，不需要事先用训练样本得到均衡滤波器系数，很好地避免了环境和时间变化的影响。
本发明采用的技术方案为：一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，包括：
S1、对参考通道的回波信号、待均衡通道的回波信号分别进行距离压缩；
S2、分别从压缩后的参考通道的回波信号、压缩后的待均衡通道的回波信号中找到强目标回波；
S3、对参考通道对应的强目标回波信号进行相位补偿；
S4、根据步骤S3得到的相位补偿后的参考通道的强目标回波以及待均衡通道对应的强目标回波，采用自适应滤波得到最优均衡滤波器系数；
S5、根据均衡滤波器系数构建均衡滤波器。
进一步地，步骤S3具体为：
S31、提取参考通道对应的强目标回波信号的距离向数据；
S32、计算参考通道对应的强目标回波信号与待均衡通道对应的强点目标回波信号之间的相位差；
S33、根据步骤S32得到的相位差对步骤S31提取的距离向数据进行相位补偿。
进一步地，步骤S4具体为：
将步骤S3相位补偿后的数据作为参考信号，待均衡通道对应的强目标回波作为输入信号，采用最小二乘算法进行自适应滤波，得到最小二乘准则下的代价因子表达式；
通过对该代价因子表达式进行迭代，得到最优均衡滤波器系数。
更进一步地，所述代价因子表达式为：
其中，κ为遗忘因子，n表示时刻，τ为快时间，表示n时刻的参考信号，y(n)表示n时刻的均衡器输出。
更进一步地，n时刻的均衡器输出表达式为：
其中，W表示均衡滤波器系数，S2表示输入信号矢量，S2＝[S2(n)，S2(n-1),...,S2(n-L+1)]T，S2(n)表示n时刻的输入信号，S2(n-1)表示n-1时刻的输入信号，S2(n-L+1)表示n-L+1时刻的输入信号，L为均衡滤波器阶数，(·)T表示转置运算。
一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法，包括：将压缩后的待均衡通道的回波信号经上述构建的均衡滤波器进行均衡。
本发明的有益效果：本发明的方法直接对通过待均衡通道的回波进行处理，不需要事先用训练样本得到均衡滤波器系数，避免了环境和时间变化的影响，相比于传统方法仅仅均衡了由接收机造成的通道幅相不一致，天线馈线造成的通道幅相不一致由于机理原因无法均衡的缺陷，本发明的方法可以同时均衡接收机造成的通道幅相不一致和天线馈线造成的通道幅相不一致，有效解决了通道间幅相不一致的问题。
附图说明
图1是本发明提供方法的流程框图；
图2是本发明具体实施方式采用的双基地SAR空间几何结构图；
图3是本发明具体实施方式采用的参考通道与待均衡通道的幅相频率响应；
图4是本发明具体实施方式中未均衡前接收通道2回波与接收通道1回波的时域特性；
图5是本发明具体实施方式中未均衡前接收通道2回波与补偿相位后的接收通道1回波的时域特性；
图6是本发明具体实施方式中均衡后接收通道2回波与补偿相位后的接收通道1回波的时域特性。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。
本发明主要采用仿真实验的方式进行验证，仿真验证平台为Matlab2014。针对传统方法仅仅均衡了由接收机造成的通道幅相不一致，天线馈线造成的通道幅相不一致由于机理原因无法均衡的问题，本发明的一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法，将通过参考通道和待均衡通道的回波分别进行距离压缩，然后对强点目标回波补偿由于接收机通道位置不一致所造成的固定相位差，并借助递归最小二乘算法来估计出均衡器系数，从而构造出均衡滤波器，最后将通过待均衡通道的回波经过均衡滤波器进行均衡；具体实现过程如图1所示，包括：
步骤一：建立双基地SAR空间几何结构和通道模型，为便于描述以下采用通道1表示参考通道，通道2表示待均衡通道。
图2为本实施例采用的双基地SAR空间几何结构图；在直角坐标系中，场景中心设为坐标原点O，设P(x,y,0)为地面任意目标，x为该地面目标的X轴坐标，y为该地面目标的Y轴坐标；发射站位置坐标为(xT,yT,HT)，xT为发射站的X轴坐标，yT为发射站的Y轴坐标，HT为发射站的Z轴坐标；通道2的接收站位置坐标为(xR2,yR2,HR2)，xR2为通道2接收站的X轴坐标，HR2为通道2接收站的Z轴坐标，yR2为通道2接受站的Y轴坐标；通道1的接收站位置为(xR1,yR1,HR1)，xR1为通道1接收站的X轴坐标，HR1为通道1接收站的Z轴坐标，yR1为通道1接受站的Y轴坐标，并且xR1＝xR2，yR1+d＝yR2，HR1＝HR2，d为两通道的通道间隔；接收站的飞行速度为V，飞行方向与Y轴平行；θR1为接收天线1的斜视角，θR2为接收天线2的斜视角；RT,0为发射天线在波束中心时刻到目标的斜距，RR1,0为接收天线1在波束中心时刻到目标的斜距，RR2,0为接收天线2在波束中心时刻到目标的斜距。H1(ω)为参考通道，H2(ω)为加扰通道。
根据下表数据进行系统参数初始化
表1几何结构参数和均衡器参数表
参数 符号 数值
载频 f<sub>0</sub> 9.6GHz
带宽 B 150MHz
脉冲重复频率 PRF 1000Hz
发射天线位置坐标 (x<sub>T</sub>,y<sub>T</sub>,H<sub>T</sub>) (-10km,-12km,10km)
接收天线通道间距 d 0.2m
接收天线2位置坐标 (x<sub>R2</sub>,y<sub>R2</sub>,H<sub>R2</sub>) (0km,-8km,8km)
飞机平台飞行速度 V 200m/s
遗忘因子 κ 0.98
均衡器阶数 L 32
步骤二：获取两接收通道的回波信号，可以表示为：
其中，St(τ)为发射站发出的发射信号，R1(η)表示为不同时刻目标到接收站1的双基距离和，R2(η)表示为不同时刻目标到接收站2的双基距离和。发射站发射到各个通道的接收站接收的时延分别为wr(τ)为距离向包络，Kr距离向调频率，f0为载波频率，τ为距离向快时间变量。σ为散射系数，wa为方位向包络，Ts为合成空间时间长度。
步骤三：通过参考通道的回波为接收通道1回波，通过待均衡通道的回波为接收通道2回波,并对接收通道1回波和接收通道2回波分别进行距离压缩，表示为：
其中，τ为快时间，Tp距离向信号时宽,H1(τ)和H2(τ)分别为参考通道和待均衡通道在距离时域上的表达式，sinc{·}表示距离压缩后的辛格函数。参考通道和待均衡通道的幅相频率响应如图3。
步骤四：观察经过距离压缩后的回波sh1(τ,η)和sh2(τ,η)，从中找到强点目标，并在距离向上提取强点目标回波的一行数据。记为S1(τ),S2(τ)。
步骤五：由于接收机各通道位置不一致，导致两通道录取到的强点目标的回波存在相位差，表示为：
其中，λ为波长，θR1为接收天线1的斜视角。
步骤六：对步骤四得到的S1(τ)补偿相位，表示为：
步骤七：将作为参考信号，S2(τ)作为输入信号，利用递归最小二乘算法(RLS)进行自适应滤波。最小二乘准则下的代价因子表示为：
其中，β(τ,n)为加权因子，通常加权因子为指数加权因子，表示为：
β(τ,n)＝κτ-n，n＝1,2，...,τ
其中，κ为遗忘因子。
其中，n时刻的输入信号为S2(n)，从而输入矢量为：
S2＝[S2(n)，S2(n-1),...,S2(n-L+1)]T
n时刻的权系数为W(n)＝[W0(n),W1(n),...,WL-1(n)]T，L为均衡滤波器阶数，于是n时刻的均衡器输出为：
e(n)为n时刻参考信号与均衡器输出的差，表示为：
代价因子最终表示为：
输入信号在时域上每个点都迭代完成后，J(n)趋近于0，这时得到的W为最优权系数Wopt。
步骤八：将最优权系数Wopt输入到均衡滤波器中。
步骤九：将通过待均衡通道的回波距离压缩后再经过均衡器滤波，即完成了两通道间的幅相均衡。从图4和图5可以看出未均衡前，通道间存在幅相失配，从图6可以看出均衡后，通道间的幅相失配被消除。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (7)

1.一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，包括：
S1、对参考通道的回波信号、待均衡通道的回波信号分别进行距离压缩；
S2、分别从压缩后的参考通道的回波信号、压缩后的待均衡通道的回波信号中找到强目标回波；
S3、对参考通道对应的强目标回波信号进行相位补偿；
S4、根据步骤S3得到的相位补偿后的参考通道的强目标回波以及待均衡通道对应的强目标回波，采用自适应滤波得到最优均衡滤波器系数；
S5、根据均衡滤波器系数构建均衡滤波器。
2.根据权利要求1所述的一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S31、提取参考通道对应的强目标回波信号的距离向数据；
S32、计算参考通道对应的强目标回波信号与待均衡通道对应的强点目标回波信号之间的相位差；
S33、根据步骤S32得到的相位差对步骤S31提取的距离向数据进行相位补偿。
3.根据权利要求2所述的一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，步骤S4具体为：
将步骤S3相位补偿后的数据作为参考信号，待均衡通道对应的强目标回波作为输入信号，采用最小二乘算法进行自适应滤波，得到最小二乘准则下的代价因子表达式；
通过对该代价因子表达式进行迭代，得到最优均衡滤波器系数。
4.根据权利要求3所述的一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，迭代停止条件为：输入信号在时域上的每个点都迭代完成。
5.根据权利要求4所述的一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，所述代价因子表达式为：
其中，κ为遗忘因子，n表示时刻，τ为快时间，表示n时刻的参考信号，y(n)表示n时刻的均衡器输出。
6.根据权利要求5所述的一种通道均衡中均衡滤波器的构建方法，其特征在于，n时刻的均衡器输出表达式为：
其中，W表示均衡滤波器系数，S2表示输入信号矢量，S2＝[S2(n)，S2(n-1),...,S2(n-L+1)]T，S2(n)表示n时刻的输入信号，S2(n-1)表示n-1时刻的输入信号，S2(n-L+1)表示n-L+1时刻的输入信号，L为均衡滤波器阶数，(·)T表示转置运算。
7.一种基于回波数据的双基地SAR通道均衡方法，其特征在于，包括：将压缩后的待均衡通道的回波信号经权利要求1至权利要求6任一权利要求所构建的均衡滤波器进行均衡。
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刘斌: "多通道SAR-GMTI误差分析和校正研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
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