CN109507669B - 基于相参累积的地面微弱运动目标参数估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于相参累积的地面微弱运动目标参数估计方法,主要解决现有方法在低信噪比条件下性能恶化严重的问题。其实现方案是:发射脉冲线性调频信号,并接收运动目标回波信号;对目标回波信号依次进行解调、脉冲压缩和快速傅立叶变换处理;利用雷达平台速度构建距离弯曲补偿函数,并对快速傅立叶变换后的信号进行距离弯曲补偿;利用粗估计的径向速度构建距离走动补偿函数,并对距离弯曲补偿后的信号进行距离走动补偿;对距离走动补偿后的信号利用吕氏分布进行相参累积聚焦与运动参数精估计。本发明降低了运动目标能量相参累积的损失,提升了运动目标聚焦与参数估计的性能,可用于地面微弱运动目标的聚焦与参数估计。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,特别涉及地面微弱运动目标参数估计方法,可用于对地面微弱运动目标的探测成像。
背景技术
合成孔径雷达SAR,作为一种高分辨微波成像系统。由于其能够在全天时、全天候的条件下对感兴趣的区域进行探测成像,广泛的应用于军事/民用等领域,如对战场态势的监控与地/海面交通情况的监测。随着对地/海等探测场景中运动目标信息获取需求的不断增长,将SAR技术与地面运动目标指示GMTI技术相结合,既可以获得热点地区的二维高分辨图像,又可以检测场景中的运动目标,对提升SAR系统的运动信息感知能力具有重要意义。近些年来,随着雷达分辨率的提高,雷达观测时间的延长,场景中由于运动目标未知运动参数引起的距离徙动和多普勒徙动问题更加突出,导致SAR图像中微弱运动目标散焦问题更为严重。此外,地面微弱目标回波的信噪比SNR通常比较低。因此,在低SNR条件下,对地面运动目标的聚焦与参数估计也更加困难。如何在长观测时间内对地面微弱运动目标进行准确的参数估计与聚焦成像是合成孔径雷达地面运动目标指示系统面临的重要问题之一。
针对长观测时间内运动目标距离徙动和多普勒徙动造成的目标能量严重散焦问题,目前已经提出以下几种方法:
第一种方法是基于楔石变换KT和一阶离散多项式变换DPT的方法。该方法首先使用DPT进行相位降阶与方位向速度估计;随后使用KT与速度模糊数匹配函数进行距离走动补偿与径向速度的估计;最后,使用估计的运动参数进行运动补偿完成运动目标的相参累积与聚焦成像。但是,该方法仍然存在的不足是,该方法使用的DPT为非线性变换,导致了其在低SNR情况下能量积累损失严重,性能严重恶化,限制了其对地面微弱运动目标聚焦与参数估计的应用。
第二种方法是基于KT和时间反转变换TRT的方法。该方法首先使用KT补偿运动目标的距离走动;然后构造补偿函数补偿运动目标的距离弯曲;最后使用TRT完成运动目标的相参累积与聚焦成像。该方法由于使用的TRT为非线性变换,导致了其在低SNR情况下同样能量积累损失严重,同时由于该方法忽略了多普勒谱分裂的影响,且只能进行运动目标聚焦而不能很好的提供运动目标的参数估计,也限制了其对地面微弱运动目标聚焦与参数估计的应用。
综上所述,现有方法一使用了非线性变换,造成目标能量相参累积损失,严重影响最终运动目标聚焦与参数估计的性能;现有方法二不仅使用了非线性变换,还忽略了方位多普勒谱分裂的影响,且不能提供运动目标的参数估计值,限制其在微弱运动目标的聚焦与参数估计中的应用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足,提出一种基于相参累积的地面微弱运动目标参数估计方法,以降低目标能量相参累积的损失,提升运动目标聚焦与参数估计的性能,减小方位多普勒普分裂对运动目标参数估计性能的影响。
为实现上述目的,本发明的技术方案包括如下:
(1)利用合成孔径雷达发射线性调频信号,并接收运动目标的回波信号sr;
(2)对运动目标的回波信号sr进行解调和脉冲压缩的预处理,对预处理后的运动目标回波信号做快速傅立叶变换;
(3a)按照下式,构建距离弯曲补偿函数H1:
其中,exp表示以自然常数e为底的指数操作,j表示虚数单位符号,f表示距离频率,c表示光速,v表示雷达平台速度,R0表示场景中心斜距,η表示方位慢时间;
(4)确定运动目标径向速度值的搜索范围和搜索间隔;
(4a)将运动目标径向速度值的搜索范围设定为(-vmax,vmax),其中,vmax表示运动目标的最大径向速度,vmax=40m/s;
(4b)按照下式,设定运动目标径向速度值的搜索间隔Δv:
其中,B表示雷达发射信号的带宽,T表示合成孔径雷达的有效合成孔径时间;
(5)计算运动目标径向速度的粗估计值;
(5a)利用距离走动搜索补偿公式,在其搜索范围内,得出距离走动搜索补偿后的运动目标回波信号s3。
(6b)将距离走动补偿函数H2与补偿距离弯曲后的运动目标回波信号s2相乘,得到补偿距离走动后的运动目标回波信号s4;
(7)对补偿距离走动后的运动目标回波信号s4使用吕氏分布公式进行相参累积聚焦处理,得到相参累积聚焦处理后的运动目标回波信号s5;
(8)根据相参累积聚焦处理后的运动目标回波信号s5的峰值位置,计算运动目标径向速度与方位向速度精估计值。
本发明与现有技术相比具有以下优势:
第一,由于本发明构建的距离弯曲补偿函数和距离走动补偿函数是一个线性的处理过程,克服了现有方法使用非线性方法补偿运动目标能量散焦,导致严重的能量损失,使得地面微弱运动目标容易淹没在噪声中的问题,提高了合成孔径雷达对地面微弱运动目标聚焦成像的性能。
第二,由于本发明使用搜索得到的径向速度估计值构建距离走动补偿函数,补偿运动目标的距离走动,克服了现有方法补偿距离走动时,容易受到方位多普勒谱分裂影响的问题,减小了方位多普勒普分裂对运动目标参数估计性能的影响。
第三,由于本发明经过相参累积聚焦处理后进行运动目标参数估计,克服了现有方法参数估计性能严重受噪声的影响,造成低SNR环境下参数估计性能严重下降,提高了低SNR情况下地面微弱运动目标参数估计的性能。
附图说明
图1是本发明的实现流程图;
图2是本发明的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的实施例做进一步详细描述。
参照图1,对本实施例的实现步骤如下。
步骤1,利用合成孔径雷达对需要探测的区域发射线性调频信号,并接收该探测区域中运动目标反射回来的回波信号。
(1a)利用合成孔径雷达对照射的探测区域发射线性调频信号st:
(1b)在线性调频信号st发射之后,接收探测区域中运动目标反射回来的回波信号sr:
其中,Rs(η)≈R0-vcη+[(v-va)2/(2R0)]η2表示瞬时斜距,η表示方位慢时间,R0表示场景中心斜距,vc表示运动目标的径向速度,v表示雷达平台速度,va表示运动目标方位向速度,c表示光速。
步骤2,对运动目标的回波信号sr进行解调和脉冲压缩的预处理,对预处理后的运动目标回波信号做快速傅立叶变换。
其中,λ表示发射信号波长;
其中,f表示距离频率。
(3a)按照下式,构建距离弯曲补偿函数H1:
其中,v表示雷达平台速度,R0表示场景中心斜距,η表示方位慢时间;
步骤4,确定运动目标径向速度值的搜索范围和搜索间隔。
(4a)将运动目标径向速度值的搜索范围设定为(-vmax,vmax),其中,vmax表示运动目标的最大径向速度,vmax=40m/s;
(4b)按照下式,设定运动目标径向速度值的搜索间隔Δv:
其中,B表示发射信号的带宽,T表示合成孔径雷达的有效合成孔径时间。
步骤5,计算运动目标径向速度的粗估计值。
(5a)在径向速度搜索范围内,得出距离走动搜索补偿后运动目标的回波信号s3:
其中,f表示距离频率,η表示方位慢时间,c表示光速;
(6b)将距离走动补偿函数H2与补偿距离弯曲后的运动目标回波信号s2相乘,得到补偿距离走动后的运动目标回波信号s4:
其中,β=1表示固定常数,v表示雷达平台速度,c表示光速,R0表示场景中心斜距,fc表示合成孔径雷达发射信号的载频,PRF表示合成孔径雷达的脉冲重复频率;
其中,round(·)表示取整操作。
下面结合仿真实验对本发明做进一步的描述。
1.仿真条件:
合成孔径雷达平台飞行速度140m/s,雷达发射信号载频为10GHz,距离带宽为200MHz,脉冲宽度1us,雷达发射信号的脉冲重复频率为960Hz,波束中心俯仰角为45度,波束中心斜视角为0度,场景中心斜距5000m。运动目标的径向速度为-12.7m/s,方位向速度为14.5m/s,运动目标回波脉压后的信噪比为-12dB。
2.仿真实验内容与结果分析
仿真实验1:
采用本发明方法和两种现有技术,即基于KT和TRT的运动目标聚焦成像方法和基于KT和DPT的运动目标聚焦与参数估计方法,分别在上述仿真条件下对地面微弱运动目标进行聚焦成像,结果如图2所示,其中:
图2(a)为距离脉压后运动目标的能量分布图,图中横轴为慢时间单元,纵轴为距离单元,从图2(a)可见,由于目标的未知运动特性引起了严重的距离徙动,造成能量沿距离维扩散严重,同时由于微弱运动目标的能量较低,导致回波的信噪比非常低。这些因素共同造成了运动目标的能量被噪声淹没。
图2(b)为运动目标径向速度搜索粗估计的结果图,图中x轴为搜索速度,y轴为距离单元,z轴为归一化幅度。从图2(b)可以看出,当搜索速度与真实速度相匹配的时候,在速度搜索域中将形成明显的峰值。通过峰值位置可以计算出运动目标径向速度的粗估计值为-12.91m/s,其与真实值比较接近。
图2(c)为本发明方法的聚焦结果,图中x轴为中心频率,y轴为调频率,z轴为归一化幅度。从图2(c)可以看出,由于本发明方法的相参累积能量损失较小,因此在低信噪比环境下本发明方法也有较好的性能,能够形成明显分峰值。
图2(d)为基于KT和TRT的运动目标聚焦成像方法的聚焦结果,图中x轴为方位多普勒单元,y轴为距离单元,z轴为归一化幅度。
图2(e)为基于KT和DPT的运动目标聚焦与参数估计方法的聚焦结果,图中x轴为方位多普勒单元,y轴为距离单元,z轴为归一化幅度。
由图2(d)和图2(e)可以发现,由于这两种方法都使用了非线性变换,造成了严重的能量相参累积损失。因此,使用这两方法对运动目标聚焦后,目标的能量依然淹没在噪声。与上述两种方法相比,本发明方法使用线性方法聚焦运动目标,在低信噪比条件下性能更好,更加利于对微弱运动目标的聚焦。
仿真实验2:
用本发明和现有基于KT和DPT的运动目标聚焦与参数估计方法,分别在上述仿真条件下对地面微弱运动目标进行运动目标参数估计,结果如表1所示。
表1参数估计结果对比
从表1中可以看出在本发明的运动参数估计的误差都比较小,因此使用本发明方法的参数估计性能较好。而在低信噪比条件下,基于KT和DPT的运动目标聚焦与参数估计方法的参数估计误差较大,已经完全失效。通过上述比较也可以得出,本发明方法在低信噪比条件下同样具有较好的参数估计性能,更加有利于实际工程中对微弱运动目标的参数估计。
综上所述,本发明提供的基于相参累积的地面微弱运动目标参数估计方法,降低了目标能量相参累积的损失,提升了运动目标聚焦与参数估计的性能,减小了方位多普勒普分裂对运动目标参数估计性能影响的问题。
Claims (7)
1.一种基于相参累积的地面微弱运动目标参数估计方法,其特征在于,包括如下:
(1)利用合成孔径雷达发射线性调频信号,并接收运动目标的回波信号sr;
(2)对运动目标的回波信号sr进行解调和脉冲压缩的预处理,对预处理后的运动目标回波信号做快速傅立叶变换;
(3a)按照下式,构建距离弯曲补偿函数H1:
其中,exp表示以自然常数e为底的指数操作,j表示虚数单位符号,f表示距离频率,c表示光速,v表示雷达平台速度,R0表示场景中心斜距,η表示方位慢时间;
(4)确定运动目标径向速度值的搜索范围和搜索间隔;
(4a)将运动目标径向速度值的搜索范围设定为(-vmax,vmax),其中,vmax表示运动目标的最大径向速度,vmax=40m/s;
(4b)按照下式,设定运动目标径向速度值的搜索间隔Δv:
其中,B表示雷达发射信号的带宽,T表示合成孔径雷达的有效合成孔径时间;
(5)计算运动目标径向速度的粗估计值;
(5a)利用距离走动搜索补偿公式,在其搜索范围内,得出距离走动搜索补偿后的运动目标回波信号s3;
(6b)将距离走动补偿函数H2与补偿距离弯曲后的运动目标回波信号s2相乘,得到补偿距离走动后的运动目标回波信号s4;
(7)对补偿距离走动后的运动目标回波信号s4使用吕氏分布公式进行相参累积聚焦处理,得到相参累积聚焦处理后的运动目标回波信号s5;
(8)根据相参累积聚焦处理后的运动目标回波信号s5的峰值位置,计算运动目标径向速度与方位向速度精估计值;按如下步骤进行:
其中,F为1×2维的矩阵,为计算得到的相参累积聚焦处理后运动目标回波信号在中心频率域的峰值位置,为计算得到的相参累积聚焦处理后运动目标回波信号在调频率域的峰值位置,为慢时间延时所对应的频率,fη为慢时间所对应的频率;
其中,β=1表示固定常数,v表示雷达平台速度,c表示光速,R0表示场景中心斜距,fc表示合成孔径雷达发射信号的载频,PRF表示合成孔径雷达的脉冲重复频率;
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基于时间反转和降阶Keystone的SAR-GMTI快速聚焦方法;万俊等;《航空学报》;20180307(第06期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN109507669A (zh) | 2019-03-22 |
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