CN109407070B - 一种高轨平台地面运动目标检测方法 - Google Patents

一种高轨平台地面运动目标检测方法 Download PDF

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    • G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target

Abstract

本发明公开了一种高轨平台地面运动目标检测方法。本发明所属方法将沿航迹干涉(ATI)方法应用于高轨平台，采用基于多项式距离模型的RD算法结合分数阶傅里叶变换(FrFT)估计多普勒频率与调频率的功能在实现地面运动目标检测。相比于低轨星载SAR系统，本发明所在的高轨平台具有照射范围广、重访周期短、持续观测能力强，同时采用双门限检测的方法，对于弱杂波区域中的杂波抑制效果更佳。此外，本发明可以在地面观测场景中检测出多个运动目标。

Description

一种高轨平台地面运动目标检测方法
技术领域
本发明涉及雷达运动目标检测领域，具体涉及一种高轨平台地面运动目标检测方法。
背景技术
实现合成孔径雷达(SAR)地面运动目标检测(GMTI)的方法有多种，主要包括单通道和多通道两大类方法等。其中，单通道的方法实现简单，但是对于杂波的抑制能力较弱；多通道的方法则是利用多个通道间的回波的相关性，抑制静止目标产生的回波，从而动目标得以保留，进一步对运动目标的参数进行估计。
目前，机载SAR地面运动目标检测技术已经较为成熟，为了实现长时间、大范围的观测，星载SAR正在逐步发展，近地轨道卫星通过对区域的持续观测生成SAR图像，SAR图像相比光学图像有一些明显的优势，它不依赖于太阳光的照射，因而可以持续地观测地面，进行运动目标的检测。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种高轨平台地面运动目标检测方法解决了星载SAR对地面运动目标持续进行运动目标检测困难的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种高轨平台地面运动目标检测方法，包括以下步骤：
S1、通过前通道向目标发射信号，并通过前后通道同时接收回波；
S2、利用分数阶傅里叶变换对回波信号的多普勒频率和调频率进行估计，得到估计后的回波信号；
S3、基于多项式距离模型，对估计后的回波信号采用RD算法进行成像，得到前后通道的SAR图像；
S4、对前通道的SAR图像进行方位向上的平移，使前后通道的SAR图像配准；
S5、将前后通道的SAR图像进行共轭相乘得到目标图像；
S6、通过幅度检测滤除掉目标图像中弱的静止目标杂波，并通过干涉相位差区分目标图像中的静止目标与运动目标。
进一步地：所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、对估计后的回波信号进行距离和方位向快速傅里叶变换，得到回波的二维频域数据；
S32、选择场景中心为处理的参考点，在二维频域构造高次项处理参考函数H1(fτ,fη)对回波的二维频域数据进行预处理，得到预处理后的回波数据；
S33、构造线性距离徙动校正函数H2(fτ,fη)对预处理后的回波数据进行二维去耦合处理，得到去耦合处理后的回波数据；
S34、构造距离压缩函数H3(fτ,fη)在二维频域对去耦合处理后的回波数据进行距离脉压处理，得到距离脉压处理后的回波数据；
S35、采用距离向逆傅里叶变换将信号从二维频域转到距离多普勒域，构造方位压缩参考函数
Figure BDA0001898684500000021
对距离脉压处理后的回波数据进行方位聚焦处理，得到方向聚焦处理后的回波数据；
S36、将方向聚焦处理后的回波数据进行方位向逆傅里叶变化处理，将信号变换到方位向时域，得到SAR图像。
进一步地：所述步骤S32中高次项处理参考函数H1(fτ,fη)的公式为：
Figure BDA0001898684500000022
上式中，τ为快时间，η为慢时间，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ3为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的三次项系数，φ4为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的四次项系数。
进一步地：所述步骤S33中线性距离徒动校正函数H2(fτ,fη)的公式为：
H2(fτ,fη)＝exp{-jφ1(fη,R0)fτ}
上式中，上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ1为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的线性项系数。
进一步地：所述步骤S34中距离压缩函数H3(fτ,fη)的公式为：
Figure BDA0001898684500000031
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ2为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的二次项系数。
进一步地：所述步骤S35中方位压缩参考函数
Figure BDA0001898684500000032
的公式为：
Figure BDA0001898684500000033
上式中，φ0为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的常数项，
Figure BDA0001898684500000034
为变换域后的快时间，η为慢时间，fη为方位向频率，R0为雷达平台到场景中心的斜距。
进一步地：所述步骤S6中干涉相位差的计算公式为：
Figure BDA0001898684500000035
上式中，∠ATI(t0)为干涉相位差，R0为中心时刻雷达平台与场景中心的斜距，k为波数，y0为载机到场景中心投影到地平面的距离，d为前后通道的距离，vy0为目标距离向速度，vx0为目标方位向速度，va为平台的运动速度，ay0为目标的距离向加速度。
本发明的有益效果为：本发明所属方法将沿航迹干涉(ATI)方法应用于高轨平台，采用基于多项式距离模型的RD算法结合分数阶傅里叶变换(FrFT)估计多普勒频率与调频率的功能在实现地面运动目标检测。相比于低轨星载SAR系统，本发明所在的高轨平台具有照射范围广、重访周期短、持续观测能力强，同时采用双门限检测的方法，对于弱杂波区域中的杂波抑制效果更佳。此外，本发明可以在地面观测场景中检测出多个运动目标。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明仿真过程中的场景建模图；
图3为本发明中分数阶傅里叶变换的物理意义图；
图4为本发明分数阶傅里叶变换的结果图；
图5为本发明中通道的成像结果图；
图6为本发明中通道2的成像结果图；
图7为本发明中经过干涉相位检测之后的结果图；
图8为本发明中存在两个运动目标和一个静止目标的成像图；
图9为本发明中存在两个运动目标和一个静止目标的检测结果图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种高轨平台地面运动目标检测方法，包括以下步骤：
S1、通过前通道向目标发射信号，并通过前后通道同时接收回波。
S2、利用分数阶傅里叶变换对回波信号的多普勒频率和调频率进行估计，得到估计后的回波信号。
S31、对估计后的回波信号进行距离和方位向快速傅里叶变换，得到回波的二维频域数据；
S32、选择场景中心为处理的参考点，在二维频域构造高次项处理参考函数H1(fτ,fη)对回波的二维频域数据进行预处理，得到预处理后的回波数据；
分数阶傅里叶变换(FrFT)是傅里叶变换(FFT)的扩展，特别适合处理线性调频信号(LFM)，它的变换式如下：
Figure BDA0001898684500000051
上式中，Kα(t,u)为分数阶傅里叶变换的核函数，α为旋转角度，t为时间，u为变换域，δ为单位冲击函数。其物理意义如图3所示，经过某个旋转角度α，LFM信号的能量得到最大程度的聚集。
径向速度和径向加速度的计算公式为：
Figure BDA0001898684500000052
上式中，
Figure BDA0001898684500000053
为径向速度，
Figure BDA0001898684500000054
为径向加速度，λ为载波波长，
Figure BDA0001898684500000055
为多普勒频率，
Figure BDA0001898684500000056
为多普勒调频率。
通过FrFT对回波进行处理，其结果如图4所示，峰值所在位置对应得到的径向速度为78.5m/s,加速度为0.46m/s2。
S3、基于多项式距离模型，对估计后的回波信号采用RD算法进行成像，得到前后通道的SAR图像。
具体包括以下步骤：
S31、对目标的径向速度和径向加速度进行距离和方位向快速傅里叶变换，得到回波的二维频域数据。
S32、选择场景中心为处理的参考点，在二维频域构造高次项处理参考函数H1(fτ,fη)对回波数据进行预处理。
高次项处理参考函数H1(fτ,fη)的公式为：
Figure BDA0001898684500000061
上式中，τ为快时间，η为慢时间，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ3为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的三次项系数，φ4为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的四次项系数。
S33、构造线性距离徙动校正函数H2(fτ,fη)对预处理后的回波数据进行二维去耦合处理，得到去耦合处理后的回波数据。
线性距离徒动校正函数H2(fτ,fη)的公式为：
H2(fτ,fη)＝exp{-jφ1(fη,R0)fτ}
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ1为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的线性项系数。
S34、构造距离压缩函数H3(fτ,fη)在二维频域对去耦合处理后的回波数据进行距离脉压处理，得到距离脉压处理后的回波数据。
距离压缩函数H3(fτ,fη)的公式为：
Figure BDA0001898684500000062
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ2为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的二次项系数。
S35、采用距离向逆傅里叶变换将信号从二维频域转到距离多普勒域，构造方位压缩参考函数
Figure BDA0001898684500000071
对距离脉压处理后的回波数据进行方位聚焦处理，得到方向聚焦处理后的回波数据。
方位压缩参考函数
Figure BDA0001898684500000072
的公式为：
Figure BDA0001898684500000073
上式中，φ0为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的常数项，
Figure BDA0001898684500000074
为变换域后的快时间，η为慢时间，fη为方位向频率，R0为雷达平台到场景中心的斜距。
S36、将方向聚焦处理后的回波数据进行方位向逆傅里叶变化处理，将信号变换到方位向时域，即可得到SAR图像，如图5和图6所示，分别为前通道和后通道的点目标成像结果。
S4、对前通道的SAR图像进行方位向上的平移，使前后通道的SAR图像配准。
S5、将前后图像的SAR图像进行共轭相乘得到目标图像。
S6、通过幅度检测滤除掉目标图像中弱的静止目标杂波，并通过干涉相位差区分目标图像中的静止目标与运动目标。
前后通道的回波数据经过距离和方位向的压缩后的信号分别为：
Figure BDA0001898684500000075
Figure BDA0001898684500000081
上式中，I1(t)为前通道经过距离和方位向压缩后的信号，A1为前通道的信号增益常数，T为脉冲宽度，|t|为时间的绝对值，R1(t)为前通道和目标之间的距离历史，β为两阵元的通道微小差异量，I2(t)为后通道经过距离和方位向压缩后的信号，A2为后通道的信号增益常数，R2(t)为后通道和目标之间的距离历史，α为一个计算中间量，其表达式为
Figure BDA0001898684500000082
上式中，R0为中心时刻雷达平台与场景中心的斜距，y0为载机到场景中心投影到地平面的距离，vy0为目标距离向速度，vx0为目标方位向速度，va为平台的运动速度，ay0为目标的距离向加速度。
干涉相位差的计算公式为：
Figure BDA0001898684500000083
上式中，∠ATI(t0)为干涉相位差，R0为中心时刻雷达平台与场景中心的斜距，k为波数，y0为载机到场景中心投影到地平面的距离，d为前后通道的距离，vy0为目标距离向速度，vx0为目标方位向速度，va为平台的运动速度，ay0为目标的距离向加速度。
可以看到，如果目标是静止的，那么根据公式可以得到其经过ATI处理后的干涉相位差理论上为0，实际上会是一个近乎为0的值，以此为依据便可以检测出运动目标。
如图2所示为本发明中的场景模型图，设置两个天线阵元(阵元1和阵元2)，由前阵元(阵元1)负责发射信号和接收信号，即为前通道，后阵元(阵元2)仅接收信号，即为后通道。
仿真系统的参数设置为：系统载频9.6GHz，脉冲宽度20μs，脉冲重复周期300Hz，轨道高度36000Km，轨道倾角53°，信号带宽18.75MHz。
如图7所示，静止目标由于相位差接近于0被滤除，而运动目标得以保留，实现了动目标检测。
此外，本发明还研究了多个运动目标的情况，对于多个运动目标而言，它们的运动参数虽然不尽相同，但是在一定范围内，利用本发明同样可以根据相位差来检测出运动目标，如图8所示，在场景中心放置一个静止目标，在两侧放置两个运动目标的成像图，图9是经过检测流程后的结果，两个动目标均保留了下来，静止目标有效地被对消抑制掉。

Claims (6)

1.一种高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过前通道向目标发射信号，并通过前后通道同时接收回波；
S2、利用分数阶傅里叶变换对回波信号的多普勒频率和调频率进行估计，得到估计后的回波信号；
S3、基于多项式距离模型，对估计后的回波信号采用RD算法进行成像，得到前后通道的SAR图像；
S4、对前通道的SAR图像进行方位向上的平移，使前后通道的SAR图像配准；
S5、将前后通道的SAR图像进行共轭相乘得到目标图像；
S6、通过幅度检测滤除掉目标图像中弱的静止目标杂波，并通过干涉相位差区分目标图像中的静止目标与运动目标；
所述步骤S6中干涉相位差的计算公式为：
Figure FDA0002607871190000011
上式中，∠ATI(t0)为干涉相位差，R0为中心时刻雷达平台与场景中心的斜距，k为波数，y0为载机到场景中心投影到地平面的距离，d为前后通道的距离，vy0为目标距离向速度，vx0为目标方位向速度，va为平台的运动速度，ay0为目标的距离向加速度。
2.根据权利要求1所述的高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、对估计后的回波信号进行距离和方位向快速傅里叶变换，得到回波的二维频域数据；
S32、选择场景中心为处理的参考点，在二维频域构造高次项处理参考函数H1(fτ,fη)对回波的二维频域数据进行预处理，得到预处理后的回波数据；
S33、构造线性距离徙动校正函数H2(fτ,fη)对预处理后的回波数据进行二维去耦合处理，得到去耦合处理后的回波数据；
S34、构造距离压缩函数H3(fτ,fη)在二维频域对去耦合处理后的回波数据进行距离脉压处理，得到距离脉压处理后的回波数据；
S35、采用距离向逆傅里叶变换将信号从二维频域转到距离多普勒域，构造方位压缩参考函数
Figure FDA0002607871190000021
对距离脉压处理后的回波数据进行方位聚焦处理，得到方向聚焦处理后的回波数据；
S36、将方向聚焦处理后的回波数据进行方位向逆傅里叶变化处理，将信号变换到方位向时域，得到SAR图像。
3.根据权利要求2所述的高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤S32中高次项处理参考函数H1(fτ,fη)的公式为：
Figure FDA0002607871190000022
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ3为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的三次项系数，φ4为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的四次项系数。
4.根据权利要求2所述的高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤S33中线性距离徒动校正函数H2(fτ,fη)的公式为：
H2(fτ,fη)＝exp{-jφ1(fη,R0)fτ}
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ1为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的线性项系数。
5.根据权利要求2所述的高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤S34中距离压缩函数H3(fτ,fη)的公式为：
Figure FDA0002607871190000031
上式中，τ为快时间，η为慢时间，fτ为距离向频率，fη为方位向频率，φ(fτ,fη)为二维频谱的相位，R0为雷达平台到场景中心的斜距，φ2为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的二次项系数。
6.根据权利要求2所述的高轨平台地面运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤S35中方位压缩参考函数
Figure FDA0002607871190000032
的公式为：
Figure FDA0002607871190000033
上式中，φ0为二维频谱相位φ(fτ,fη)关于fτ的常数项，
Figure FDA0002607871190000034
为变换域后的快时间，η为慢时间，fη为方位向频率，R0为雷达平台到场景中心的斜距。
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