CN109633643A - 基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 - Google Patents
基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109633643A CN109633643A CN201811513068.4A CN201811513068A CN109633643A CN 109633643 A CN109633643 A CN 109633643A CN 201811513068 A CN201811513068 A CN 201811513068A CN 109633643 A CN109633643 A CN 109633643A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- distance
- imaging
- point
- receiving
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 108
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 36
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000035485 pulse pressure Effects 0.000 claims description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 239000007983 Tris buffer Substances 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 241000271460 Crotalus cerastes Species 0.000 description 1
- 239000011358 absorbing material Substances 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005474 detonation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
- G01S7/411—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,包含:S1、由四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,包括发射天线O和接收天线A、B、C;S2、计算参考距离;S3、对回波信号进行Dechirp处理和脉冲压缩处理;S4、计算目标的距离分辨率和方位分辨率;S5、计算每一个成像空间内的采样点在每个方位时刻到各个接收天线的斜距;S6、对接收天线A、B、C进行相位补偿,得到BP成像结果;S7、对BP成像结果提取强散射点;S8、对强散射点进行干涉相位的提取;S9、反算各个散射点在三维空间的三维坐标,得到三维成像结果。本发明能够有效提高对未知非合作目标的精细化识别和解译能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种三维成像方法,具体是指一种针对太赫兹波段的逆合成孔径雷达(ISAR)非合作目标的后向投影干涉三维成像方法,属于雷达信号处理的技术领域。
背景技术
近年来,随着隐身战机(F-22、F-35等)、临近空间飞行器(CAV、HTV-2等)以及超高速巡航飞行器(X-37B、X-41等)这类先进军事装备的快速发展,空中/空间来袭目标逐步具备高速、高机动、小体型、强突防、强隐身等作战性能,这对我国现有的探测预警手段提出了巨大的挑战。
现代隐身技术无论是外形隐身还是雷达吸波材料隐身,甚至是等离子隐身,主要针对40GHz以下的微波雷达设计。目前,国内外常用的反隐身手段主要包括红外和激光,如美国新型的“响尾蛇”近距空空导弹AIM-9XBlock2/3,其采用高性能红外制导锁定隐身目标,并采用激光引信起爆。然而,红外光探测会受到气动热效应的严重影响,而目标高速飞行又会引起剧烈的弹体气动加热,造成气动辐射和图像传输干扰,探测精度无法保证。另外,激光波段对波束指向对准精度的要求高,对平台姿态控制难度大,且受激光器功率、光敏探测器响应带宽等因素的限制,作用距离有限。
雷达成像技术,尤其是ISAR成像在对空间、空中及海域的非合作军事目标探测与监视中起着重要作用。然而,由于来袭目标类型不断增多,加之其速度范围和作战空域的扩大及机动能力的增强,高分辨成像和目标识别的难度将大大增加。由于传统的单天线雷达系统很难确定目标散射点在三维空间中的真实位置,这在很大程度上限制了雷达系统的目标识别能力。
针对空中/空间来袭目标的强机动性和隐身性,以及日益提高的精细化探测需求,ISAR正在不断开发新频段,发展新体制和新技术,以提高时空分辨率、抗干扰能力和精细目标识别能力。
太赫兹波在电磁波谱中位于毫米波和远红外之间,波段高、波长短且带宽大,相比于传统微波、红外和激光,具有其独特的优势,主要在于:(1)反隐身:太赫兹技术能避开针对常规波段雷达的隐身设计,具有频段反隐身的优势,且对等离子鞘套具有良好的穿透能力,能够用于对高超声速飞行器探测,丰富的频率和频谱资源还能够大大超出现有隐身技术的屏蔽范围,使得隐身目标在太赫兹雷达面前将无处遁形;(2)分辨率高:太赫兹波段波长短、瞬时带宽大,且在较小相干积累角的条件下保证方位高分辨,相比传统的红外和微波探测手段具有更高的成像分辨力,更利于获取目标的精细特征和精确识别;(3)测量精度高:太赫兹所处波段高,其波长远小于微波及毫米波,可实现窄天线波束,大大提高空间分辨率。
另一方面,干涉ISAR(Interferometric ISAR,InISAR)能够通过多个通道的干涉图像相位信息来获得目标散射点的空间位置分布。InISAR所获得的三维图像不再依赖于传统ISAR的横向多普勒分布形式,而是直接与目标的物理尺寸相一致,能够反映出雷达目标不受运动特性影响的恒定特征信息,对目标姿态的变化不敏感,能够反映目标散射点的空间分布。
为了满足高分辨率和反隐身的需求,太赫兹雷达成像技术发展迅速。太赫兹波段的带宽较大,与之匹配的方位分辨率较高即角度较大,因此ISAR需要针对大角度的相干积累算法。后向投影(BP)算法是一种基于时域相干处理的成像算法,具有高聚焦深度和高保相精度的优点。由于在合成孔径雷达应用中,路径已知,因此较为常用,然而在ISAR成像中,由于目标的积分路径未知,需要提出新的解决方案。利用BP成像的干涉SAR成像已有部分学者研究,但国内目前太赫兹雷达系统和干涉ISAR成像系统均较少,基于BP算法的太赫兹三维ISAR成像对目标精细化识别具有重要的研究意义和实际应用价值。
基于上述,本发明现提出一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,以解决现有技术中存在的缺点和限制。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,能够有效提高对未知非合作目标的精细化识别和解译能力。
为实现上述目的,本发明提供一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,包含以下步骤:
S1、建立正交基线结构作为太赫兹干涉ISAR成像系统,由四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,包括发射天线O和接收天线A、B、C,且将处于基线正交点的接收天线A作为主天线;
S2、通过窄带或宽带测量,计算得到参考距离;
S3、采用参考距离对回波信号进行Dechirp处理,并沿距离向对Dechirp处理后的回波信号进行脉冲压缩处理;
S4、计算目标的距离分辨率和方位分辨率;
S5、根据距离和方位分辨率构造成像空间的采样间隔,计算每一个成像空间内的采样点在每个方位时刻到各个接收天线的斜距;
S6、根据斜距和参考距离,以主天线A的相位补偿为接收天线A、B、C的三个接收通道进行统一补偿处理,得到三个接收通道的BP成像结果;
S7、对BP成像结果提取强散射点;
S8、对强散射点进行干涉相位的提取;
S9、根据干涉相位与三维空间坐标的转换关系,反算各个散射点在三维空间中的三维坐标,得到三维成像结果。
所述的S1中,合成孔径时间为Ta,根据脉冲重复间隔离散化,第m个脉冲时刻tm=m·Ta/M,m=0:M-1,M为总脉冲数;目标总共包含P个散射点,第p个散射点到发射天线O和接收天线A的平均单程距离为RA,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线B的平均单程距离为RB,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线C的平均单程距离为RC,p(tm),表示如下:
其中,RAR,p(tm)、RBR,p(tm)和RCR,p(tm)分别为目标上第p个散射点分别到接收天线A、B、C的单程距离;RT,p(tm)为目标上第p个散射点到发射天线O的单程距离。
所述的S2中,具体为:在接收天线A、B、C的三个接收通道中,参考距离保持统一,为:
Rref(tm)=[RA(tm)+RB(tm)+RC(tm)]/3
其中,RA(tm)、RB(tm)和RC(tm)分别为目标中心分别到三个接收通道的瞬时距离,采用窄带或宽带信号测量得到。
所述的S3中,具体为:
S31、发射天线O对目标发射线性调频信号,接收天线A、B、C的三个接收通道,经过Dechirp处理后的回波信号分别为:
其中,Tr为脉冲宽度;c为光速;γ为线性调频信号的调频率;τA,p(tm)=2RA,p(tm)/c;τref(tm)=2Rref(tm)/c;τΔ,p(tm)=τA,p(tm)-τref(tm);
其中,τB,p(tm)=2RB,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τB,p(tm)-τref(tm);
其中,τC,p(tm)=2RC,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τC,p(tm)-τref(tm);
S32、对沿距离向进行脉压,得到脉压信号分别为:
其中,fr为距离频率;λ为波长。
所述的S4中,具体为:
根据太赫兹干涉ISAR成像系统的系统参数计算目标的距离分辨率,为:
ρr=c·fs/(2γN)
其中,N为距离采样点数,fs为采样率;
基于图像最小熵的估计方法得到转动速度并预估得到方位分辨率为:
其中,Ta为相干积累时间。
所述的S5中,具体为:
根据距离分辨率和方位分辨率,构造成像空间的采样间隔,且距离和方位采样间隔均小于对应维度的分辨率;
对成像空间(X-Y)内的采样点I(x,y),分别计算其在tm方位时刻到接收天线A、B和C之间的斜距;
其中,采样点I(x,y)为目标散射点P(u,v)在成像空间中的对应点;x和y分别为成像空间中的采样点I(x,y)的方位向位置和距离向位置。
所述的S6中,具体为:
对接收天线A、B、C的三个接收通道进行补偿处理,得到成像结果为:
其中,表示成像空间(X-Y)和目标空间中对应点的映射关系;
将接收通道A的成像结果分别与接收通道B、C的成像结果进行两两共轭相乘;
通过接收通道A和B提取的干涉相位为:
通过接收通道A和C提取的干涉相位为:
记合成孔径中心时刻为t0,接收天线A和B的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
接收天线A和C的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
采用上述方法对成像空间(X-Y)中的每个采样点补偿回波延时相位。
所述的S7中,通过在BP图像域上设定能量阈值,按幅度大小排序,提取能量贡献达到90%以上的散射点作为强散射点。
所述的S8中,具体为:
其中,ΔφAB为接收天线A、B某散射点的相位差;ΔφAC为该散射点在接收天线A、C的相位差;RA0、RB0和RC0分别对应为RA(t0)、RB(t0)和RC(t0);λ为波长;θ和β分别为散射点与水平、垂直天线中心的连线与法线的夹角。
所述的S9中,具体为:重构目标瞬时三维空间坐标,其中第p个散射点的空间坐标近似为:
其中,Rp=ρr·n为该散射点p在当前时刻对应的距离,n∈[1:N]为所处的距离单元位置。
综上所述,本发明所提供的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,提出针对去斜体制的ISAR系统实现BP成像和相位干涉的技术方案,有效解决在太赫兹波段的非合作目标的精细成像和三维位置反演等问题,能够有效提高现代雷达对未知非合作目标的精细化识别和解译能力,具有实际应用前景。
附图说明
图1为本发明中的太赫兹干涉ISAR成像系统的模型示意图;
图2为本发明中的干涉相位与三维空间坐标的转换关系示意图;
图3为本发明中的仿真结果示意图。
具体实施方式
以下结合图1~图3,通过优选实施例对本发明的技术内容、构造特征、所达成目的及功效予以详细说明。
本发明所提供的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,包含以下步骤:
S1、建立正交基线结构作为太赫兹干涉ISAR成像系统,由四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,包括发射天线O和接收天线A、B、C,且将处于基线正交点的接收天线A作为主天线;
S2、通过窄带或宽带测量,计算得到参考距离;
S3、发射天线O对目标发射线性调频信号,采用参考距离对回波信号进行Dechirp处理,并沿距离向对Dechirp处理后的回波信号进行脉冲压缩处理;
S4、计算目标的距离分辨率和方位分辨率;
S5、根据距离和方位分辨率构造成像空间的采样间隔,并根据正交基线结构中的各天线分布位置,计算每一个成像空间内的采样点在每个方位时刻到各个接收天线的斜距;
S6、根据斜距和参考距离,以主天线A的相位补偿为接收天线A、B、C的接收通道进行统一补偿处理,得到接收天线A、B、C的三个接收通道的BP成像结果;
S7、对BP成像结果提取强散射点;
S8、对强散射点进行干涉相位的提取;
S9、根据干涉相位与三维空间坐标的转换关系,反算各个散射点在三维空间中的三维坐标,得到三维成像结果。
所述的S1中,具体为:
如图1所示,采用四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,其中天线O作为发射天线,其他三个天线A、天线B和天线C均作为接收天线,且处于基线正交点的接收天线A作为主天线;
基线OB、AB、AC和OC之间两两正交,其中基线BA和OC的长度为L1,基线OB和CA的长度为L2;
其中,合成孔径时间为Ta,根据脉冲重复间隔离散化,第m个脉冲时刻tm=m·Ta/M,m=0:M-1,M为总脉冲数;目标总共包含P个散射点,第p个散射点到发射天线O和接收天线A的平均单程距离为RA,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线B的平均单程距离为RB,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线C的平均单程距离为RC,p(tm),表示如下:
其中,RAR,p(tm)、RBR,p(tm)和RCR,p(tm)分别为目标上第p个散射点分别到接收天线A、B、C的单程距离;RT,p(tm)为目标上第p个散射点到发射天线O的单程距离。
所述的S2中,具体为:
假设雷达发射线性调频信号,由于空中/空间目标体积小,在距离频域目标散射点对应的频率点只占据少数单元,因此通过解线频调(Dechirp)的方式可大大降低采样率。通常,ISAR系统通过测距的方式提供参考距离Rref;为了更节省资源,该参考距离会随时间变化,即为Rref(tm);
现有的ISAR系统通常不保留该参考距离。为了方便后续路径积分和目标的准确定位,在太赫兹波ISAR系统中,Rref(tm)将被精确记录。但在太赫兹干涉ISAR成像系统的三个接收天线A、B、C的三个接收通道中,该参考距离应保持统一,为:
Rref(tm)=[RA(tm)+RB(tm)+RC(tm)]/3
其中,RA(tm)、RB(tm)和RC(tm)分别为目标中心分别到三个接收通道的瞬时距离,可采用窄带或宽带信号测量得到。
所述的S3中,具体为:
S31、以接收天线A的接收通道为例,经过Dechirp处理后的回波信号为:
其中,Tr为脉冲宽度;c为光速;γ为线性调频信号的调频率;τA,p(tm)=2RA,p(tm)/c;τref(tm)=2Rref(tm)/c;τΔ,p(tm)=τA,p(tm)-τref(tm);
同样的,可得到接收天线B和接收天线C的接收通道的回波信号分别为和具体为:
其中,τB,p(tm)=2RB,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τB,p(tm)-τref(tm);
其中,τC,p(tm)=2RC,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τC,p(tm)-τref(tm);
S32、对沿距离向进行脉压,即对进行快速傅里叶变换(FFT),并假设视频残余项已补偿,得到脉压信号分别为:
其中,fr为距离频率;λ为波长;
S33、在合成孔径时间内,按上述处理并存储所有回波数据。
由于非合作目标的机动性逐渐增强,距离的表达式变得复杂,传统的距离-多普勒成像方法的前提条件将使得方位分辨率无法得到保证;尤其在太赫兹波段,波长变短,距离的细微变化引起大的相位变化,进一步限制了传统成像方法,同时也无法保证精细化三维成像。
为了应对上述情况,针对太赫兹干涉ISAR系统,提出后向投影(BP)ISAR成像算法。BP是一种基于时域相干处理的成像算法,尽管计算复杂度高,但其高聚焦性和高保相性在SAR成像领域被广泛研究。不同于BP SAR成像,在ISAR中,一方面目标的运动轨迹无法通过惯导等信息预先获知,另一方面,ISAR系统Dechirp的脉压方式使得成像域不相同,另外,参考距离的引入需要在BP成像构造积分路径时引起注意。
按照传统的BP算法步骤,先将Dechirp后的回波信号进行距离压缩,即得到GA(fr,tm),然后通过精确补偿成像空间(X-Y)中每个采样点到每个接收天线相位中心的回波时延相位,并在合成孔径时间内进行相干累加,从而恢复目标散射点的分布。
所述的S4中,具体为:
根据太赫兹干涉ISAR成像系统的系统参数计算目标的距离分辨率,为:
ρr=c·fs/(2γN)
其中,N为距离采样点数,fs为采样率;
并通过估计转动速度的方法,预估得到方位分辨率,具体为:
以A通道为例,基于图像最小熵的估计方法为:
其中,yn=ρrn,n为距离频率的离散序列号;表示沿方位时间进行快速傅里叶变换,Ent{·}表示计算最小熵;
预估得到方位分辨率为:
其中,Ta为相干积累时间。
所述的S5中,具体为:
根据距离分辨率和方位分辨率,构造成像空间的采样间隔,且距离和方位采样间隔均小于对应维度的分辨率;
对成像空间(X-Y)内的采样点I(x,y),分别计算其在tm方位时刻到接收天线A、B和C之间的斜距;
其中,采样点I(x,y)为目标散射点P(u,v)在成像空间中的对应点;x和y分别为成像空间中的采样点I(x,y)的方位向位置和距离向位置;
假设采样点I(x,y)在tm方位时刻与接收天线A之间的斜距为RA(tm;x,y),则RA(tm;x,y)与目标上散射点P(u,v)到接收天线A在对应时刻的斜距RA(tm)相对应;当成像空间中的采样点I(x,y)的斜距与目标散射点P(u,v)的斜距完全匹配时,即RA(tm;x,y)=RA(tm),可实现采样点的完全聚焦。
所述的S6中,具体为:
对接收天线A、B、C的三个接收通道进行补偿处理,得到成像结果为:
其中,表示成像空间(X-Y)和目标空间中对应点的映射关系;
将接收通道A的成像结果分别与接收通道B、C的成像结果进行两两共轭相乘(理论上,此时接收通道B、C的相位已是干涉相位);
通过接收通道A和B提取的干涉相位为:
通过接收通道A和C提取的干涉相位为:
记合成孔径中心时刻为t0,接收天线A和B的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
接收天线A和C的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
此时,通过BP成像提取的点目标干涉相位与理论干涉相位等价;
利用上述方法对成像空间(X-Y)中的每个采样点补偿回波延时相位,可实现精确聚焦和高保相成像,同时BP没有斜距的近似估计处理,能够解决平台抖动带来的干涉相位误差。
所述的S7中,在得到接收天线A、B、C的三个接收通道的BP成像结果后,由于复杂目标的散射点通常不止一个,因此还需要对散射点进行提取;
具体通过在BP图像域上设定能量阈值,按幅度大小排序,提取能量贡献达到90%以上的散射点作为强散射点。
所述的S8中,具体为:彼此正交的两个基线的AB和AC的干涉相位分别为:
其中,ΔφAB为接收天线A、B某散射点的相位差;ΔφAC为该散射点在接收天线A、C的相位差;RA0、RB0和RC0分别对应为RA(t0)、RB(t0)和RC(t0);λ为波长;θ和β分别为散射点与水平、垂直天线中心的连线与法线的夹角。
如图2所示,所述的S9中,具体为:
重构目标瞬时三维空间坐标,其中第p个散射点的空间坐标近似为:
其中,Rp=ρr·n为该散射点p在当前时刻对应的距离,n∈[1:N]为所处的距离单元位置。
如图3所示,为本发明的仿真结果示意图。其中(a)为太赫兹波段100GHz条件下的接收通道A的BP成像结果,(b)为太赫兹波段100GHz条件下的接收通道B的BP成像结果,(c)为太赫兹波段100GHz条件下的接收通道C的BP成像结果,(d)为三维干涉成像结果。明显可见,采用本发明方法能够对未知的非合作目标实现高精度的识别和解译。
综上所述,本发明所提供的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,提出针对去斜体制的ISAR系统实现BP成像和相位干涉的技术方案,有效解决在太赫兹波段的非合作目标的精细成像和三维位置反演等问题,能够有效提高现代雷达对未知非合作目标的精细化识别和解译能力,具有实际应用前景。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍,但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后,对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此,本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
Claims (10)
1.一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,包含以下步骤:
S1、建立正交基线结构作为太赫兹干涉ISAR成像系统,由四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,包括发射天线O和接收天线A、B、C,且将处于基线正交点的接收天线A作为主天线;
S2、通过窄带或宽带测量,计算得到参考距离;
S3、采用参考距离对回波信号进行Dechirp处理,并沿距离向对Dechirp处理后的回波信号进行脉冲压缩处理;
S4、计算目标的距离分辨率和方位分辨率;
S5、根据距离和方位分辨率构造成像空间的采样间隔,计算每一个成像空间内的采样点在每个方位时刻到各个接收天线的斜距;
S6、根据斜距和参考距离,以主天线A的相位补偿为接收天线A、B、C的三个接收通道进行统一补偿处理,得到三个接收通道的BP成像结果;
S7、对BP成像结果提取强散射点;
S8、对强散射点进行干涉相位的提取;
S9、根据干涉相位与三维空间坐标的转换关系,反算各个散射点在三维空间中的三维坐标,得到三维成像结果。
2.如权利要求1所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S1中,合成孔径时间为Ta,根据脉冲重复间隔离散化,第m个脉冲时刻tm=m·Ta/M,m=0:M-1,M为总脉冲数;
目标总共包含P个散射点,第p个散射点到发射天线O和接收天线A的平均单程距离为RA,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线B的平均单程距离为RB,p(tm),第p个散射点到发射天线O和接收天线C的平均单程距离为RC,p(tm),表示如下:
其中,RAR,p(tm)、RBR,p(tm)和RCR,p(tm)分别为目标上第p个散射点分别到接收天线A、B、C的单程距离;RT,p(tm)为目标上第p个散射点到发射天线O的单程距离。
3.如权利要求2所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S2中,在接收天线A、B、C的三个接收通道中,参考距离保持统一,为:
Rref(tm)=[RA(tm)+RB(tm)+RC(tm)]/3
其中,RA(tm)、RB(tm)和RC(tm)分别为目标中心分别到三个接收通道的瞬时距离,采用窄带或宽带信号测量得到。
4.如权利要求3所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S3中,具体包含以下步骤:
S31、发射天线O对目标发射线性调频信号,接收天线A、B、C的三个接收通道,经过Dechirp处理后的回波信号分别为:
其中,Tr为脉冲宽度;c为光速;γ为线性调频信号的调频率;τA,p(tm)=2RA,p(tm)/c;τref(tm)=2Rref(tm)/c;τΔ,p(tm)=τA,p(tm)-τref(tm);
其中,τB,p(tm)=2RB,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τB,p(tm)-τref(tm);
其中,τC,p(tm)=2RC,p(tm)/c,τΔ,p(tm)=τC,p(tm)-τref(tm);
S32、对沿距离向进行脉压,得到脉压信号分别为:
其中,fr为距离频率;λ为波长。
5.如权利要求4所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S4中,具体为:
根据太赫兹干涉ISAR成像系统的系统参数计算目标的距离分辨率:
ρr=c·fs/(2γN)
其中,N为距离采样点数,fs为采样率;
基于图像最小熵的估计方法得到转动速度并预估得到方位分辨率为:
其中,Ta为相干积累时间。
6.如权利要求5所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S5中,具体为:
根据距离分辨率和方位分辨率,构造成像空间的采样间隔,且距离和方位采样间隔均小于对应维度的分辨率;
对成像空间(X-Y)内的采样点I(x,y),分别计算其在tm方位时刻到接收天线A、B和C之间的斜距;
其中,采样点I(x,y)为目标散射点P(u,v)在成像空间中的对应点;x和y分别为成像空间中的采样点I(x,y)的方位向位置和距离向位置。
7.如权利要求6所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S6中,具体为:
对接收天线A、B、C的三个接收通道进行补偿处理,得到成像结果为:
其中,表示成像空间(X-Y)和目标空间中对应点的映射关系;
将接收通道A的成像结果分别与接收通道B、C的成像结果进行两两共轭相乘;
通过接收通道A和B提取的干涉相位为:
通过接收通道A和C提取的干涉相位为:
记合成孔径中心时刻为t0,接收天线A和B的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
接收天线A和C的回波延时相位差对应的目标点P(u,v)的干涉相位为:
采用上述方法对成像空间(X-Y)中的每个采样点补偿回波延时相位。
8.如权利要求7所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S7中,通过在BP图像域上设定能量阈值,按幅度大小排序,提取能量贡献达到90%以上的散射点作为强散射点。
9.如权利要求8所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S8中,具体为:
其中,ΔφAB为接收天线A、B某散射点的相位差;ΔφAC为该散射点在接收天线A、C的相位差;RA0、RB0和RC0分别对应为RA(t0)、RB(t0)和RC(t0);λ为波长;θ和β分别为散射点与水平、垂直天线中心的连线与法线的夹角。
10.如权利要求9所述的基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,其特征在于,所述的S9中,具体为:重构目标瞬时三维空间坐标,其中第p个散射点的空间坐标近似为:
其中,Rp=ρr·n为该散射点p在当前时刻对应的距离,n∈[1:N]为所处的距离单元位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811513068.4A CN109633643B (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811513068.4A CN109633643B (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109633643A true CN109633643A (zh) | 2019-04-16 |
CN109633643B CN109633643B (zh) | 2020-11-03 |
Family
ID=66072753
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811513068.4A Active CN109633643B (zh) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | 基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109633643B (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110412587A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-05 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于解卷积的下视合成孔径三维成像方法及系统 |
CN110579762A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-17 | 上海无线电设备研究所 | 一种太赫兹圆迹sar快速后向投影成像方法 |
CN111023963A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-04-17 | 中国地质环境监测院 | 基于雷达测量的高精度三维变形监测系统与方法 |
CN111551936A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-08-18 | 上海无线电设备研究所 | 一种雷达目标精细结构散射贡献提取方法 |
CN112269177A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-26 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于多圈次轨道观测的isar三维成像方法 |
CN112764031A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-07 | 中国海洋大学 | 基于毫米波雷达的近场isar干涉转台成像方法 |
CN113848549A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-28 | 电子科技大学 | 一种基于合成孔径技术的辐射源定位方法 |
CN113933840A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-14 | 西安电子科技大学 | 等离子鞘套下高速飞行器平台合成孔径雷达成像方法 |
CN114488152A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-05-13 | 南京信息工程大学 | 基于后向投影的高效近场大小尺寸目标isar成像方法 |
CN115561745A (zh) * | 2020-07-17 | 2023-01-03 | 深圳市安卫普科技有限公司 | 一种非线性结点探测方法及探测器 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540189A (zh) * | 2012-01-04 | 2012-07-04 | 西安电子科技大学 | 基于复数后向投影的自旋目标三维成像方法 |
WO2014062288A1 (en) * | 2012-10-17 | 2014-04-24 | Raytheon Company | Interferometric inverse synthetic aperture radar and method |
CN106526591A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-03-22 | 上海无线电设备研究所 | 机动目标高分辨isar子孔径融合成像方法 |
CN107918123A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-17 | 上海无线电设备研究所 | 太赫兹isar目标微动部件分离与特征参数估计方法 |
CN108318892A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-24 | 中国科学院电子学研究所 | 正交基线InISAL的运动目标成像方法及系统 |
-
2018
- 2018-12-11 CN CN201811513068.4A patent/CN109633643B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540189A (zh) * | 2012-01-04 | 2012-07-04 | 西安电子科技大学 | 基于复数后向投影的自旋目标三维成像方法 |
WO2014062288A1 (en) * | 2012-10-17 | 2014-04-24 | Raytheon Company | Interferometric inverse synthetic aperture radar and method |
CN106526591A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-03-22 | 上海无线电设备研究所 | 机动目标高分辨isar子孔径融合成像方法 |
CN107918123A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-17 | 上海无线电设备研究所 | 太赫兹isar目标微动部件分离与特征参数估计方法 |
CN108318892A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-07-24 | 中国科学院电子学研究所 | 正交基线InISAL的运动目标成像方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
BIAO ZHANG: "Terahertz Imaging Radar with Inverse Aperture Synthesis Techniques:System Structure, Signal Processing and Experiment Results", 《IEEE SENSORS JOURNAL》 * |
舒鑫: "太赫兹雷达高分辨ISAR成像方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
马萌 等: "正交长基线毫米波InISAR运动目标三维成像", 《红外与毫米波学报》 * |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110412587B (zh) * | 2019-07-19 | 2021-04-09 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于解卷积的下视合成孔径三维成像方法及系统 |
CN110412587A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-05 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于解卷积的下视合成孔径三维成像方法及系统 |
CN110579762A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-17 | 上海无线电设备研究所 | 一种太赫兹圆迹sar快速后向投影成像方法 |
CN111023963A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-04-17 | 中国地质环境监测院 | 基于雷达测量的高精度三维变形监测系统与方法 |
CN111023963B (zh) * | 2019-11-18 | 2021-03-12 | 中国地质环境监测院 | 基于雷达测量的高精度三维变形监测系统与方法 |
CN111551936B (zh) * | 2020-06-28 | 2022-03-25 | 上海无线电设备研究所 | 一种雷达目标精细结构散射贡献提取方法 |
CN111551936A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-08-18 | 上海无线电设备研究所 | 一种雷达目标精细结构散射贡献提取方法 |
CN115561745A (zh) * | 2020-07-17 | 2023-01-03 | 深圳市安卫普科技有限公司 | 一种非线性结点探测方法及探测器 |
CN112269177A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-26 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于多圈次轨道观测的isar三维成像方法 |
CN112269177B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-02-06 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于多圈次轨道观测的isar三维成像方法 |
CN112764031B (zh) * | 2020-12-28 | 2022-06-17 | 中国海洋大学 | 基于毫米波雷达的近场isar干涉转台成像方法 |
CN112764031A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-07 | 中国海洋大学 | 基于毫米波雷达的近场isar干涉转台成像方法 |
CN113848549A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-28 | 电子科技大学 | 一种基于合成孔径技术的辐射源定位方法 |
CN113848549B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-06-23 | 电子科技大学 | 一种基于合成孔径技术的辐射源定位方法 |
CN113933840A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-01-14 | 西安电子科技大学 | 等离子鞘套下高速飞行器平台合成孔径雷达成像方法 |
CN113933840B (zh) * | 2021-10-27 | 2024-08-30 | 西安电子科技大学 | 等离子鞘套下高速飞行器平台合成孔径雷达成像方法 |
CN114488152A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-05-13 | 南京信息工程大学 | 基于后向投影的高效近场大小尺寸目标isar成像方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109633643B (zh) | 2020-11-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109633643B (zh) | 基于后向投影的太赫兹isar三维成像方法 | |
CN112444811B (zh) | 一种综合mimo雷达和isar的目标检测和成像方法 | |
Borden | Mathematical problems in radar inverse scattering | |
CN110412571B (zh) | 基于电磁涡旋波的合成孔径雷达三维成像方法 | |
CN104898119B (zh) | 一种基于相关函数的动目标参数估计方法 | |
CN111007503B (zh) | 基于频率谱精确定位的运动目标聚焦和定位方法及系统 | |
US10317521B2 (en) | Frequency diversity pulse pair determination for mitigation of radar range-doppler ambiguity | |
CN110488283A (zh) | 一种用于多通道hrws-sar通道的误差校正方法 | |
CN107153191B (zh) | 一种针对隐形飞机的双基isar成像检测方法 | |
Baczyk et al. | 3D High-resolution ISAR Imaging for Non-cooperative Air Targets | |
Yuhan et al. | Monopulse instantaneous 3D imaging for wideband radar system | |
CN106526544B (zh) | 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法 | |
Zhu et al. | Estimating ambiguity-free motion parameters of ground moving targets from dual-channel SAR sensors | |
CN115267721B (zh) | 一种基于双频sar的地面动目标径向速度估计方法 | |
CN109738890A (zh) | 一种基于弹载双基sar距离多普勒图像生成地距图的方法 | |
Makhoul et al. | Evaluation of state-of-the-art GMTI techniques for future spaceborne SAR systems-Simulation validation | |
Pérez-Martínez et al. | Arc‐Scanning Synthetic Aperture Radar for Accurate Location of Targets | |
Chang et al. | Imaging of space targets in FMCW-ISAR | |
Tian et al. | Motion Parameter Estimation Based on Overlapping Elements for TDM-MIMO FMCW Radar | |
Ren et al. | Research and Implementation of 77GHz Automotive Radar Target Detection Technology | |
Tang et al. | Ground Moving Target Azimuth Velocity Estimation Based on Dual-Beam Along-Track Interferometric SAR | |
Meng et al. | Research on Forward-Looking Imaging Technology Based on Maneuvering Motion | |
Yang et al. | Unambiguous imaging for moving targets in maritime scenarios with dual receive channel mode of GF-3 satellite | |
Liu et al. | Monopulse Imaging Technology Based on Super-resolution in Doppler Domain | |
Yan et al. | A high precision estimation algorithm for multi‐channel wide‐area surveillance ground moving target indication mode based on maximum likelihood method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |