CN109870685A - 基于改进的rd算法的室内距离向移动sar成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，该方法首先将FMCW雷达沿着距离向移动得到雷达回波信号；接着根据移动轨迹对得到的回波信号做修正，得到有效的信号；然后用改进过的RD算法对信号成像；最后做几何变换得到真正的SAR图像。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地定位狭窄环境下的室内墙壁边或角落里的物体。

Description

基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法。

背景技术

合成孔径雷达SAR利用雷达天线在目标区域上做方位向上的移动来合成更大的孔径，实现比传统的波束扫描雷达更好的空间分辨率。传统的SAR系统需要搭载在飞机或者卫星上，以获得地球表面的SAR图像。无人机的快速发展以及FMCW雷达变得更加便携，更低成本等原因，使得无人机搭载FMCW雷达来实现SAR系统成为了可能。

但是目前无人机与雷达结合还停留在室外环境下，利用无人机搭载雷达在方位向上的扫描一个大的合成孔径，然后通过相干处理多普勒调制实现方位向上的高分辨率。但是合成孔径雷达同样适用于室内环境下，它相比于室内的红外传感器和室内摄像头成像而言，可以不受天气、光线和障碍物的影响。它可以穿透障碍物检测目标，也可以不用像其他微波雷达的检测区域受雷达位置的限制。但是由于室内环境复杂，空间有限，使得无人机不能在方位向移动的距离有限，从而导致传统的斜视SAR成像方法难以形成足够大的孔径；而且没有足够的高度，使得斜视SAR无法有效地覆盖整个房间。因此，需要一个有效的方法实现室内的SAR成像。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像算法。

实现该目的的技术解决方案为：一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，包括以下步骤:

步骤1、在室内划定一个长方形观测区域，包括A墙壁、B墙壁、C墙壁和D墙壁，A墙壁和C墙壁相平行，B墙壁和D墙壁相平行，A墙壁和B墙壁相垂直，待测物体摆在A墙壁的中间，雷达设置在B墙壁的中间，雷达天线朝向D墙壁；雷达采用FMCW雷达，并搭载在无人机上。

步骤2、无人机搭载雷达沿着距离向移动，即从B墙壁向D墙壁移动，得到距离向上移动的原始雷达回波信号f(S_t)，其中S_t是雷达在慢时域t接收到的矩阵，雷达波发射的方向为距离向，与距离向垂直的方向为方位向。

步骤3、利用无人机携带的室内GPS定位系统追踪无人机的飞行轨迹，用(X(t),Y(t),H(t))表示雷达的运动坐标,其中t∈[0,T]，X(t)和Y(t)分别为雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是无人机的高度，T是飞行时间。利用实际的运动轨迹和理想路线的关系修正雷达回波信号f(S_t)，最后得到雷达沿距离向移动的准确的信号；

步骤3-1、利用室内GPS系统获取无人机飞行的轨迹，用坐标轴(X(t),Y(t),H(t))表示，其中t∈[0,T]，T是飞行持续时间，X(t)和Y(t)分别是雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是无人机的高度；

步骤3-2、以Y(t)作为参考标准，则雷达理想的运动路径可以定义为(x,Y(t),h))，则可以得到同一时间t上理想路径和实际路径的差值r′_t，其中t∈[0,T]，x是理想的方位向坐标，h是无人机设定的飞行高度，r′_t可以表示为：

步骤3-3、对FMCW原始回波信号f(S_t)沿着快时域做一维FFT得到时间距离域上的信号F(r_t)，r_t是慢时域t上的距离矩阵且有M个点。但此时得到的时间距离域上的信号F(r_t)是无人机不规则运动的结果，所以要利用r′_t对原始信号做修正，而距离矩阵r_t和差值r′_t的关系可以表示为：

|r′_t|＝r_t(m)，m∈[1,M]

因此在慢时域t中，修正后的距离矩阵R_t可以表示为：

步骤3-4、对修正过后的时间-距离域信号F(R_t)做IFFT转换到慢时快时域，从而得到正确的雷达回波信号f₀(s_t)。

步骤4、利用改进的RD算法在方位向上累加步骤3得到的信号，然后得到坐标是(C′(i),D′(j))，幅度是A_i,j的初始的SAR图像，其中C′(i)是方位向坐标，D′(j)是距离向坐标；

步骤4-1、对步骤二修正过后的雷达回波信号f₀(s_t)做二维FFT，转换到二维频域F₀(f_τ,f_η)上，其中f_τ是距离向的频率，f_η是方位向的频率；

步骤4-2、传统的距离向压缩滤波器为

，其中K_r为FMCW雷达的调频斜率，V_p是雷达的移动速度，c是光速，f₀是FMCW雷达的载频的频率，λ₀是FMCW雷达载频的波长。

由于二维频域F₀(f_τ,f_η)上的信息量大，用传统的方法对信号做距离向压缩，会消耗硬件大量的内存，并且处理时间增加，不能做到实时性。因此本方法提出将信号F₀(f_τ,f_η)转换到新的坐标系下F₀(f_τ′,f_η′)下可以有效减少存储的大小，并且有效抑制频率混叠，提高图像的质量。

其中(f_τ,f_η)与(f_τ′,f_η′)的关系为：

其中f_dc是雷达信号直流分量的频率，L是理想路径的总长度，因此改进的距离向压缩滤波器为：

对F₀(f_τ′,f_η′)做距离向压缩可以得到距离向聚焦后的信号F₁(f_τ′,f_η′)。

步骤4-3、受雷达和目标之间斜视角的影响，需要让信号F₁(f_τ′,f_η′)通过耦合补偿滤波器，消除信号F₁中距离向和方位向的耦合，得到信号F₂(f_τ′,f_η′)。耦合补偿滤波器的公式为：

其中

步骤4-4、将信号F₂(f_τ′,f_η′)通过改进后的方位向压缩滤波器可以得到方位向聚焦的信号F₃(f_τ′,f_η′)。方位向压缩滤波器为：

，其中

步骤4-5、将信号做二维IFFT得到时域上的信号，得到N＝i×j个像素点，坐标为(C′(i),D′(j)),幅度为A_i,j的SAR图像；

步骤5、对步骤4-5得到的SAR图像做几何变换，最终可以获得该区域的真正的SAR图像(C(i),D(j))，其中C(i)是真实的方位向坐标，D(j)是真实的距离向坐标；

步骤5-1、步骤4-5所检测到的目标位置与真实位置存在角度θ的偏移，因此目标真实坐标与检测的坐标的关系为：

C(i)＝C′(i)+D′(j)*cosθ

D(j)＝D′(j)-D′(j)*sinθ

步骤5-2、对N个像素点都执行步骤5-1，则可以获得该区域的实际SAR图像(C(i),D(j))。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)沿着距离向扫描的条带式SAR可以适用于狭窄的室内环境，避免因受墙壁的阻挡，导致对墙壁或角落的物体无法成像；2)雷达沿着距离向扫描，可以缩小扫描轨迹，节省更多的时间，提高效率；3)改进后的RD算法可以减少处理的雷达数据，提高处理速度，保证实时性。

下面结合说明书附图对本发明做进一步描述。

附图说明

图1为本发明基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法流程图。

图2为本方法中改进的RD算法的流程图。

图3为本方法的实验示意图。

图4为雷达用传统方法检测两个目标的实验场景图。

图5为雷达用传统方法检测两个目标的SAR图像。

图6为雷达沿着距离向移动检测两个个目标的实验场景图。

图7为雷达沿着距离向移动检测两个个目标的SAR图像。

具体实施方式

结合附图，本发明的一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，包括以下步骤：

步骤1、在室内划定长方形观测区域，并将待测物体摆放在长方形区域的一边的边缘，对其进行检测的雷达设置在区域内相临边的边缘，该雷达可移动；

所述室内长方形观测区域，包括A墙壁、B墙壁、C墙壁和D墙壁，A墙壁和C墙壁相平行，B墙壁和D墙壁相平行，A墙壁和B墙壁相垂直，待测物体摆在A墙壁的中间，雷达设置在B墙壁的中间，雷达天线朝向D墙壁；雷达采用FMCW雷达，并搭载在移动载体上。

步骤2、雷达沿着距离向移动对物体进行检测并得到原始雷达回波信号；雷达对物体进行检测具体为：移动载体沿着距离向移动，即从B墙壁向D墙壁移动，得到距离向上移动的原始雷达回波信号f(S_t)，其中S_t是雷达在慢时域t接收到的矩阵，雷达波发射的方向为距离向，与距离向垂直的方向为方位向。

步骤3、利用室内的定位系统确定雷达的移动轨迹，并且利用该轨迹修正原始雷达回波信号；确定雷达的移动轨迹具体为：

用(X(t),Y(t),H(t))表示雷达的运动坐标,其中t∈[0,T]，X(t)和Y(t)分别为雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是移动载体的高度，T是移动时间；利用实际的运动轨迹和理想路线的关系修正雷达回波信号f(S_t)，最后得到雷达沿距离向移动的准确的信号。

利用实际的运动轨迹和理想路线的关系修正雷达回波信号f(S_t)具体为：

步骤3-1、利用室内GPS系统获取移动载体的运动轨迹，用坐标轴(X(t),Y(t),H(t))表示，其中t∈[0,T]，T是移动持续时间，X(t)和Y(t)分别是雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是移动载体的高度；

步骤3-2、以Y(t)作为参考标准，则雷达理想的运动路径定义为(x,Y(t),h)，得到同一时间t上理想路径和实际路径的差值r′_t，其中t∈[0,T]，x是理想的方位向坐标，h是移动载体的高度，r′_t可以表示为：

步骤3-3、对FMCW原始回波信号f(S_t)沿着快时域做一维FFT得到时间距离域上的信号F(r_t)，r_t是慢时域t上的距离矩阵且有M个点；之后利用r′_t对原始信号做修正，距离矩阵r_t和差值r′_t的关系可以表示为：

|r′_t|＝r_t(m)，m∈[1,M]

在慢时域t中，修正后的距离矩阵R_t表示为：

步骤3-4、对修正过后的时间-距离域信号F(R_t)做IFFT转换成慢时快时域，从而得到修正后的雷达回波信号f₀(s_t)。

步骤4、利用改进的RD算法对步骤3得到的信号做处理，然后得到坐标是(C′(i),D′(j))、幅度是A_i,j的初始的SAR图像，其中C′(i)是方位向坐标，D′(j)是距离向坐标；得到原始的SAR图像，具体为：

步骤4-1、对步骤3修正过后的雷达回波信号f₀(s_t)做二维FFT，转换到二维频域F₀(f_τ,f_η)上，其中f_τ是距离向的频率，f_η是方位向的频率；

步骤4-2、利用改进的滤波器对二维频域F₀(f_τ,f_η)进行处理，得到距离向聚焦的信号F₁(f_τ′,f_η′)，所述改进的滤波器为：

其中， K_r为FMCW雷达的调频斜率，V_p是雷达的移动速度，c是光速，f_dc是雷达信号直流分量的频率，f₀是FMCW雷达的载频的频率，λ₀是FMCW雷达载频的波长，L是理想路径的总长度；

步骤4-3、利用改进的耦合补偿滤波器H_cc对信号F₁(f_τ′,f_η′)做去耦合处理，消除信号F₁中距离向和方位向的耦合，得到信号F₂(f_τ′,f_η′)；所述的耦合补偿滤波器的公式为：

其中

步骤4-4、利用改进后的方位向压缩滤波器对信号F₂(f_τ′,f_η′)做处理，得到方位向聚焦的信号F₃(f_τ′,f_η′)，方位向压缩滤波器为：

，其中

步骤4-5、对信号F₃(f_τ′,f_η′)做二维IFFT转换到时域上，得到N个像素点的SAR图像；所述像素点的坐标为(C′(i),D′(j))、幅度为A_i,j；N＝i×j。

步骤5、对步骤4得到的SAR图像做几何变换，最终可以获得该区域的真正的SAR图像(C(i),D(j))，其中C(i)是真实的方位向坐标，D(j)是真实的距离向坐标。对上述SAR图像做几何变换，具体为：

对原始SAR图像(C′(i),D′(j))进行θ角度的几何转换，得到该区域的实际SAR图像(C(i),D(j))，其中C′(i)与C(i)、D′(j)与D(j)的关系为：

C(i)＝C′(i)+D′(j)*cosθ

D(j)＝D′(j)-D′(j)*sinθ。

所述移动载体为无人机、沿轨道移动的小车。

本发明改进后的RD算法可以减少处理的雷达数据，提高处理速度，保证实时性。

实施例

现有的检测目标的SAR成像方法包括以下步骤：

步骤1、实验设置如图4所示，观测区域是4.5m*3.5m，以雷达的位置为坐标零点，雷达高度为0.8m，雷达正前方摆放两个物体，目标A的位置在(3m,1,5m，0.74m)处，目标B的位置在(0.25m,2,4m，0.83m)处，然后雷达沿着方向位移动。

步骤2、利用传统的SAR方法对雷达信号处理，可以得到如图5所示的SAR图像。从图中可以看到目标A的位置与理论一致，但是由于雷达受墙壁的阻碍不能够形成足够大的光圈来聚焦靠近墙壁的目标B。

因此传统的斜视SAR方法无法检测到目标B。

本发明基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，包括以下步骤：

步骤1、观测区域不变，以雷达的位置为坐标零点，雷达高度为0.8m，目标A的位置在(-0.65m,2.6m,0.83m)处,目标B的位置在(-0.9m,1.8m,0.74m)处。雷达沿着距离向移动，如图6所示。

步骤2、对雷达回波信号做一维FFT，得到时间距离信息。利用室内GPS定位系统获得无人机的飞行轨迹，根据飞行轨迹修正雷达信号。对修正后的信号做IFFT，得到有用的雷达回波信号。

步骤3、利用改进的RD算法对雷达回波信号做SAR成像，得到初始的SAR图像。

步骤4、然后对初始的SAR图像做几何变换，得到真正的SAR图像，如图7所示。从图上可以看出用了本发明的方法，两个目标的位置可以准确找到，并且两个目标可以在-4dB强度范围内清楚的识别。

从图5和图7两个结果可以看出，用传统的方法无法检测到墙壁旁的物体，而且本发明的方法可以明显检测并且区分两个墙壁旁的物体，因此本发明的方法更加适用于空间有限的室内环境下，SAR图像更清晰，处理效率更高。

Claims (8)

1.一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在室内划定长方形观测区域，并将待测物体摆放在长方形区域的一边的边缘，对其进行检测的雷达设置在区域内相临边的边缘，该雷达可移动；

步骤2、雷达沿着距离向移动对物体进行检测并得到原始雷达回波信号；

步骤3、利用室内的定位系统确定雷达的移动轨迹，并且利用该轨迹修正原始雷达回波信号；

步骤4、利用改进的RD算法对步骤3得到的信号做处理，然后得到坐标是(C′(i)，D′(j))、幅度是A_i，j的初始的SAR图像，其中C′(i)是方位向坐标，D′(j)是距离向坐标；

步骤5、对步骤4得到的SAR图像做几何变换，最终可以获得该区域的真正的SAR图像(C(i)，D(j))，其中C(i)是真实的方位向坐标，D(j)是真实的距离向坐标。

2.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤1中室内长方形观测区域，包括A墙壁、B墙壁、C墙壁和D墙壁，A墙壁和C墙壁相平行，B墙壁和D墙壁相平行，A墙壁和B墙壁相垂直，待测物体摆在A墙壁的中间，雷达设置在B墙壁的中间，雷达天线朝向D墙壁；雷达采用FMCW雷达，并搭载在移动载体上。

3.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤2中雷达对物体进行检测具体为：移动载体沿着距离向移动，即从B墙壁向D墙壁移动，得到距离向上移动的原始雷达回波信号f(S_t)，其中S_t是雷达在慢时域t接收到的矩阵，雷达波发射的方向为距离向，与距离向垂直的方向为方位向。

4.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤3中确定雷达的移动轨迹具体为：

用(X(t)，Y(t)，H(t))表示雷达的运动坐标，其中t∈[0，T]，X(t)和Y(t)分别为雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是移动载体的高度，T是移动时间；利用实际的运动轨迹和理想路线的关系修正雷达回波信号f(S_t)，最后得到雷达沿距离向移动的准确的信号。

5.根据权利要求4所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，利用实际的运动轨迹和理想路线的关系修正雷达回波信号f(S_t)具体为：

步骤3-1、利用室内GPS系统获取移动载体的运动轨迹，用坐标轴(X(t)，Y(t)，H(t))表示，其中t∈[0，T]，T是移动持续时间，X(t)和Y(t)分别是雷达方位向坐标和距离向坐标，H(t)是移动载体的高度；

步骤3-2、以Y(t)作为参考标准，则雷达理想的运动路径定义为(x，Y(t)，h)，得到同一时间t上理想路径和实际路径的差值r′_t，其中t∈[0，T]，x是理想的方位向坐标，h是移动载体的高度，r′_t可以表示为：

步骤3-3、对FMCW原始回波信号f(S_t)沿着快时域做一维FFT得到时间距离域上的信号F(r_t)，r_t是慢时域t上的距离矩阵且有M个点；之后利用r′_t对原始信号做修正，距离矩阵r_t和差值r′_t的关系可以表示为：

｜r′_t｜＝r_t(m)，m∈[1，M]

在慢时域t中，修正后的距离矩阵R_t表示为：

步骤3-4、对修正过后的时间-距离域信号F(R_t)做IFFT转换成慢时快时域，从而得到修正后的雷达回波信号f₀(s_t)。

6.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤4得到原始的SAR图像，具体为：

步骤4-1、对步骤3修正过后的雷达回波信号f₀(s_t)做二维FFT，转换到二维频域F₀(f_τ，f_η)上，其中f_τ是距离向的频率，f_η是方位向的频率；

步骤4-2、利用改进的滤波器对二维频域F₀(f_τ，f_η)进行处理，得到距离向聚焦的信号F₁(f_τ′，f_η′)，所述改进的滤波器为：

其中， K_r为FMCW雷达的调频斜率，V_p是雷达的移动速度，c是光速，f_dc是雷达信号直流分量的频率，f₀是FMCW雷达的载频的频率，λ₀是FMCW雷达载频的波长，L是理想路径的总长度；

步骤4-3、利用改进的耦合补偿滤波器H_cc对信号F₁(f_τ′，f_η′)做去耦合处理，消除信号F₁中距离向和方位向的耦合，得到信号F₂(f_τ′，f_η′)；所述的耦合补偿滤波器的公式为：

其中

步骤4-4、利用改进后的方位向压缩滤波器对信号F₂(f_τ′，f_η′)做处理，得到方位向聚焦的信号F₃(f_τ′，f_η′)，方位向压缩滤波器为：

，其中

步骤4-5、对信号F₃(f_τ′，f_η′)做二维IFFT转换到时域上，得到N个像素点的SAR图像；所述像素点的坐标为(C′(i)，D′(j))、幅度为A_i，j；N＝i×j。

7.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤5对上述SAR图像做几何变换，具体为：

对原始SAR图像(C′(i)，D′(j))进行θ角度的几何转换，得到该区域的实际SAR图像(C(i)，D(j))，其中C′(i)与C(i)、D′(j)与D(j)的关系为：

C(i)＝C′(i)+D′(j)*cosθ

D(j)＝D′(j)-D′(j)*sinθ。

8.根据权利要求1所述的基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，其特征在于，步骤2中所述移动载体为无人机、沿轨道移动的小车。